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在合成生物学和绿色生物制造快速发展的今天，酶工程作为核心技术，正推动着医药、环保、化工等领域的革新。然而，传统的酶改造过程往往受限于活细胞表达系统的“慢节奏”和“高门槛”，面临着周期长、代谢负担重、基因表达不稳定等诸多痛点，成为制约酶定向进化和工业化应用的瓶颈。近年来，随着技术的优化和升级，无细胞蛋白表达技术（CFPS）正以其“开挂”般的速度与灵活性，从基础研究走向实际应用，成为酶工程领域的热门工具，在酶的定向进化、高通量筛选、工业化酶制剂开发等方面展现出巨大潜力。
CFPS系统，是一种无需依赖完整活细胞即可在体外合成蛋白质的技术。它利用细胞中预先存在的分子工具箱（细胞中提取的裂解物，如核糖体、酶、ATP等），在体外直接“组装”出目的蛋白。
对于酶工程而言，这一技术带来了革命性的优势：
速度革命：无细胞系统仅需数小时即可完成蛋白合成，将研发周期缩短了数十倍。
突破表达“禁区”：无细胞系统没有细胞膜的限制，可以轻松表达跨膜蛋白、毒性蛋白，甚至能直接表达含非天然氨基酸的酶，为酶的功能拓展提供了无限可能。
高通量筛选的“神助攻”：酶工程的核心在于“定向进化”——通过构建海量突变体文库，筛选出性能最优的“超级酶”。无细胞系统反应体积小、可并行操作，完美适配微流控技术，能够实现从基因到蛋白的无缝自动化流程，显著降低人力成本。
【案例分享】：珀罗汀生物（PLD Technology）基于自主研发的CFPS系统建立的高通量酶筛选、验证突变体酶的方案，在3天内完成了近百种突变蛋白的构建表达及活性验证，显著缩短了蛋白筛选的时间，减少了人工操作成本，可极大提高研发效率。
图1：珀罗汀生物高通量酶筛选方案
机器学习与CFPS的结合彻底改变了酶工程范式，CFPS技术通过体外快速合成蛋白质，将“学习-设计-构建-测试”环节从数天压缩至数小时，并能够表达对细胞有毒或难折叠的蛋白，为机器学习模型提供了海量、高质量序列-功能关系数据。2025年发表于Nature Communications上的文章介绍了一种机器学习（ML）引导的CFPS平台，能够快速生成大规模的酶变体序列-功能关系数据，用于预测性设计，可在一周内同时完成六种酶的改造任务，活性提升高达42倍[1]。
图2：机器学习指导的无细胞酶工程平台
面对全球塑料污染危机，高效降解酶的开发迫在眉睫。然而，传统的塑料降解酶研究依赖大肠杆菌等微生物表达系统，面临着异源基因表达不稳定、连续培养易产生基因突变、筛选周期长等问题。韩国庆北大学的研究团队利用优化的CFPS平台，成功合成了角质酶和 PET 降解酶（PETase），并利用含聚合物琼脂板评估其催化活性，实现了塑料降解酶的快速筛选和活性评估[2]。该研究确立了以 CFPS 作为酶工程的强大工具，能够快速筛选和优化塑料降解生物催化剂，用于生物修复和工业回收。
生物催化常被视为一项成熟技术，通过分子生物学技术、生物信息学工具和定向蛋白质进化的进步，已达到工业可行性。然而，开发工业生物催化剂仍需大量时间和资金投入，这限制了生物催化在更广泛化学界的采用。例如，在活性药物成分的早期化学开发中，生物催化途径可能因野生型酶活性低或稳定性不足而不如化学方法。Telek等人开发的RISE（快速体外半理性工程）平台[3]，集成了计算设计、无细胞DNA操作、CFPS表达与迭代测试，让普通化学实验室也能进行酶改造。
图3：RISE平台 四、未来发展
未来，CFPS技术与酶工程的融合将走向更深层次：一方面，结合人工智能和机器学习，实现酶的计算设计与无细胞高通量筛选的无缝对接，让酶改造更具精准性和方向性；另一方面，CFPS技术将从实验室的小规模研发走向中试和工业化生产，实现工业酶制剂的体外高效合成，推动生物催化在医药、化工、环保、农业等领域的广泛应用。
同时，无细胞合成体系还将与合成生物学、代谢工程深度融合，构建更加复杂的人工酶促反应网络，实现从简单前体到高价值产物的一步合成，真正实现绿色、高效、可持续的生物制造。
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