体外蛋白表达技术的重点在于利用细胞裂解物中的生物合成机器(核糖体、tRNA、翻译因子)在试管中直接合成蛋白质。以大肠杆菌系统为例:首先制备含T7启动子的线性DNA模板,将其与商业化裂解物(如RocheRTS100)、能量混合物(ATP/GTP)及20种氨基酸混合,在37℃振荡反应2-4小时即可完成蛋白表达。整个过程无需细胞培养与基因转染,速度比传统方法快10倍以上。例如,COVID19刺突蛋白RBD结构域的体外表达只需6小时,而HEK293细胞系统需5天。该技术的关键优势是开放体系的可编程性——可直接添加非天然氨基酸(如Azidohomoalanine)合成定制化蛋白,为药物偶联物开发提供高效平台。不用养细胞,直接拿细胞内部的“机器”(核糖体+酶)在试管里进行蛋白表达。大规模蛋白表达下调

无细胞蛋白表达技术的模板可以是线性DNA(如PCR产物)或环状质粒,需包含启动子(如T7/T3/SP6)和核糖体结合位点(RBS)以启动转录翻译。为提升效率,系统可能添加分子伴侣(如DnaK/GroEL)辅助蛋白折叠,或氧化还原剂(如谷胱甘肽)促进二硫键形成。部分高级系统(如PURE体系)使用纯化重组元件替代粗提物,实现更高可控性,但成本较高。无细胞蛋白表达技术可灵活引入非天然氨基酸(nnAA),扩展了蛋白质的功能多样性。例如,通过定制tRNA和氨酰-tRNA合成酶,无细胞蛋白表达技术系统能准确将荧光标记或交联基团嵌入目标蛋白,用于结构生物学或药物偶联开发。更前沿的应用是人工生命体系的构建,如利用无细胞蛋白表达技术合成噬菌体或人工细胞雏形,结合微流控技术模拟细胞内代谢网络,为合成生物学研究提供可控的简化模型。多次跨膜蛋白表达技术优化后的原核体外蛋白表达已广泛应用于抗体筛选、酶工程等领域。

无细胞蛋白表达技术因其操作简单、周期短,已成为生物教学的理想工具。学生可在实验课中直接观察绿色荧光蛋白(GFP)的实时合成过程,直观理解中心法则。在科研中,CFPS被用于研究翻译调控机制、核糖体功能等基础问题,例如通过添加特定抑制剂分析蛋白质合成的能量依赖性。从药物开发到合成生命,无细胞蛋白表达技术的应用覆盖了生物医学、工业生物技术和基础研究。其hexin价值在于打破细胞壁垒,实现“按需合成”,未来随着自动化与微流控技术的结合,应用场景将进一步扩展。
通过同步测试不同CD19蛋白构建序列、可溶性标签及蛋白表达参数,eProteinDiscovery可在24小时内快速确定合适的蛋白表达条件,并在48小时内获得目标蛋白。这一能力使研究人员能够快速开展蛋白靶点鉴定及疾病机制相关蛋白的验证工作。该系统整合数字微流控技术、蛋白质质量分析及无细胞蛋白合成技术,即使对于Zui难表达的蛋白质也能实现快速制备,从而大幅简化了Zhi liao性研究与开发的流程。KEY英国Nuclera公司由剑桥大学的博士生们于2013年创立。在撰写论文期间,他们发现蛋白质难以获取的问题是生物学领域的重要障碍和瓶颈。他们着手解决蛋白质难以获取的问题,以期改善人类健康状况。公司的愿景是打造出从DNA到蛋白质的原型设计系统,以减少在药物发现计划中获得靶蛋白的时间和障碍。体外蛋白表达凭借其速度与灵活性的双重优势,在基础研究、药物开发和即时诊断领域持续释放价值。

无细胞蛋白表达技术(CFPS)虽然具有快速、灵活等优势,但仍存在一些关键缺点。首先,成本较高,商业化裂解物、能量试剂和酶的价格昂贵,小规模实验单次反应成本可达数百元,大规模生产的经济性尚未完全解决。其次,蛋白产量较低,反应通常在几小时内终止,产量(0.1-1 mg/mL)远低于细胞表达系统(如大肠杆菌可达10 mg/mL以上)。此外,复杂蛋白表达受限,原核裂解物缺乏真核翻译后修饰能力(如糖基化),而真核裂解物成本更高;部分蛋白可能因折叠不完全而丧失活性。技术操作上,反应条件(pH、离子强度等)需精细调控,且线性DNA模板易降解,增加了实验难度。CFPS目前更适合小规模应用,在超长蛋白(>100 kDa)表达和工业化连续生产方面仍面临挑战。未来需通过开发低成本试剂、优化能量再生系统和自动化工艺来突破这些瓶颈。芯片级体外蛋白表达平台在个性化医疗中尤为关键,能够帮助指导靶向药物选择。昆虫蛋白表达修饰
芯片级体外蛋白表达体现较前沿的进展。大规模蛋白表达下调
一批技术驱动型初创公司正在细分领域崭露头角。例如,Synthelis(法国)专注于膜蛋白生产,其裂解物可实现GPCRs和离子通道的高效合成;ArborBiotechnologies(美国)则通过机器学习优化无细胞蛋白表达技术反应条件,用于CRISPR酶和定制化蛋白的快速开发。此外,GreenlightBiosciences(现已与Prenetics合并)将无细胞蛋白表达技术与mRNA技术结合,推动低成本疫苗和RNA疗法生产。这些企业通常以授权合作或定制化服务模式,与药企(如辉瑞、Moderna)建立深度绑定,加速技术商业化落地。大规模蛋白表达下调