科学通报 | 浙江工业大学薛亚平、程峰课题组评述酶定向进化技术突破单细胞蛋白生产瓶颈研究进展

近日，浙江工业大学生物工程学院薛亚平、程峰教授课题组在《科学通报》发表题为“酶定向进化技术在单细胞蛋白生产中的研究进展”的评述文章，系统阐释了第二代智能定向进化技术在优化单细胞蛋白（single cell protein, SCP）中的策略，为构建可持续蛋白供应链的关键技术提供新视角。

在全球人口增长和资源环境压力加剧的背景下，蛋白质供需矛盾日益突出。传统畜牧业依赖大量土地、水资源与饲料粮，不仅加剧生态压力，也难以满足未来蛋白质需求。如何寻找高效、可持续的新型蛋白成为学术界和产业界的焦点。单细胞蛋白凭借其生产效率高、底物来源多样、营养价值优良等优势，被认为是缓解全球蛋白危机的有效途径。定向进化技术驱动单细胞蛋白生产（图1）：利用细菌、真菌、酵母或微藻等微生物，能够将木质纤维素、甲醇、天然气甚至工业副产物转化为高价值的蛋白产品，这种生产方式不仅减少了对传统农业的依赖，还为废弃物利用提供了可能。单细胞蛋白要实现大规模产业化，仍面临复杂底物利用率低、菌株稳定性不足以及营养组成有待改善等瓶颈。如何突破这些限制，成为推动产业化发展的关键所在。

酶定向进化技术为解决这些问题提供了突破口。通过模拟自然选择，科学家可以在实验室中对关键酶分子进行连续改造，使其在活性、稳定性和特异性等方面不断优化。早期定向进化依赖随机突变和大规模筛选，虽然取得了一些成功，但过程漫长、效率有限。随着研究深入，第二代定向进化方法逐渐兴起，它们结合计算模拟与高通量筛选技术，使突变更加有针对性，大幅提高了进化的成功率。在此基础上，机器学习和人工智能的引入进一步改变了研究范式。通过对已有数据的深度学习，算法能够预测潜在有益的氨基酸替换，大幅减少实验量，缩短研发周期。同时，计算机辅助蛋白质设计通过结构建模与能量计算，帮助研究者在虚拟空间中筛选更优候选，从而让优化过程从传统的“盲目探索”转向了“预测驱动”。这种转变标志着酶定向进化正由经验依赖走向智能化，成为推动单细胞蛋白发展的关键技术。

图1 定向进化技术驱动单细胞蛋白生产

随着定向进化不断与合成生物学融合，单细胞蛋白的前景更加广阔。融合技术不仅关注单个酶的优化，还能在系统层面对微生物代谢网络进行整体设计和改造，使底物转化效率与产物合成速率同时提升。通过对自动化实验平台和高通量筛选技术的应用，使得从序列设计到功能验证的迭代周期大幅缩短，推动了实验室研究向工业应用的快速转化。实践表明，通过改造木聚糖酶、甲醇脱氢酶等关键酶类，微生物在利用木质纤维素和C1化合物时的表现已有显著提升；通过增强耐热性和耐酸碱性，发酵过程的鲁棒性得到改善；通过优化氨基酸合成路径，单细胞蛋白的营养组成也日趋完善。这些进展使得SCP不仅在饲料领域展现出巨大潜力，也逐步迈向食品、健康与医药等更高附加值的应用。

可以预见，未来的单细胞蛋白生产将不再是单一的发酵过程，而是一个由人工智能、合成生物学和数字化技术共同驱动的先进制造体系。在这一体系中，机器学习帮助研究者更快地识别关键突变位点，计算机设计提供精确的结构预测，合成生物学则在整体水平上重塑微生物工厂，而自动化与微流控平台则保障了实验与生产的高效衔接。这种多学科融合所带来的技术升级，不仅有助于提升单细胞蛋白的产业竞争力，更契合全球绿色发展与循环经济的战略需求。从饲料到食品，从水产养殖到健康产业，单细胞蛋白正在拓展应用边界，其在未来蛋白格局中的战略地位也将日益凸显。

该评述还阐释了酶定向进化驱动SCP产业化的理论框架与技术路径。通过机器学习辅助的酶理性设计、计算-实验闭环优化及高通量筛选平台的协同创新，可系统性突破三重技术瓶颈，使SCP生产成本显著降低。随着合成生物学动态调控系统与零废弃工艺的深度整合，该技术将为我国生物制造领域实现从技术追赶到产业引领的战略转型提供核心支撑。

浙江工业大学程峰教授为该论文通讯作者，硕士生张颜伊为第一作者，硕士生汪路杰为第二作者。论文得到国家自然科学基金(22222811)和浙江省属高校基本科研业务费项目(RF-C)的资助。

文章信息

张颜伊, 汪路杰, 程峰, 薛亚平. 酶定向进化技术在单细胞蛋白生产中的研究进展. 科学通报, 2025.

https://doi.org/10.1360/CSB-2025-0443

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