蛋白质相分离调控工具PScalpel

单氨基酸定向设计

一款机器学习工具，能预测并指导单个氨基酸替换，实现对蛋白质相分离能力的定向调控，并已在cGAS上验证可优化免疫细胞功能。

Zhang, Chenqiu · 王佳 · 王喆 · Cai, Sihui · Wu, Yaoxing · 李坚强 · 崔峻

Advanced Science 2026

技术优势

单个氨基酸即可定向调控

PScalpel 能预测并推荐单个氨基酸替换，实现蛋白质相分离能力的定向改变，无需大规模序列改造。

迁移学习精准预测TDP43

通过迁移学习显著提高对神经退行性疾病相关蛋白 TDP43 相分离能力的预测精度，优于通用模型。

cGAS 改造优化免疫

通过单氨基酸替换按预期改变 cGAS 相分离能力，进而优化其免疫功能并影响工程化巨噬细胞活性。

应用场景

• 免疫细胞工程：通过调控关键免疫蛋白的相分离能力，直接优化免疫细胞功能，如工程化巨噬细胞活性。
• 蛋白质设计：提供单点突变级别的蛋白质设计指导，避免大规模筛选，加速理性设计。
• 相分离调控：用于定向改变蛋白质相分离特性，研究相分离在细胞中的功能。
• 工程化巨噬细胞：通过改造cGAS相分离优化巨噬细胞免疫功能，用于细胞治疗。
• 生物分子工程：为生物分子工程提供精准突变设计方法，实现目标功能调控。