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在 AI 与计算生物学快速发展的推动下，蛋白质设计能力正以未有的速度提升。然而，一个现实瓶颈也愈发凸显：设计越来越快，但实验验证仍然偏慢。
如何在海量候选序列中快速识别真正具有功能潜力的分子，正在成为蛋白工程领域新的关键挑战。
近期发表于 Protein Science 的综述《Applications of cell-free protein synthesis in protein design》系统梳理了无细胞蛋白合成（CFPS）在蛋白设计流程中的角色。文章指出：CFPS 正成为连接计算设计与功能验证之间的重要加速层。
一、
现代蛋白设计流程通常包括：计算生成候选序列-初步筛选-实验表达验证-功能评估。
随着生成式模型和结构预测工具（如 AlphaFold）不断成熟，前端设计效率已大幅提升。但作者指出，真正决定项目成败的仍然是：蛋白是否具备预期功能。
这使得中间的表达与功能验证环节，成为限制整体研发效率的关键因素。
二、
文章提出一个非常重要的观点：CFPS 不只是表达工具，而是设计闭环中的功能筛选引擎。在典型工作流中，CFPS 位于计算设计之后、细胞验证之前，承担“快速功能预筛"的角色。
因为 CFPS 具备几个天然优势：周期短、体系开放、可表达毒性蛋白。
CFPS 即可支持几十到几百个设计的中通量筛选，正好匹配当前 AI 设计的输出规模。
图1：现代蛋白设计工作流程示意
三、
很多人对 CFPS 的理解仍停留在体外表达蛋白。但文献强调，其真正价值在于：表达 + 功能检测可以在同一体系完成。
图2：CFPS不同应用场景
该图展示了 CFPS 在不同场景中的应用能力，包括：转录调控筛选、酶活检测、分子结合分析、代谢产物检测，这使 CFPS 从单纯表达平台，升级为多功能快速验证平台。
四、
文章中一个容易被忽视但非常重要的观点是：CFPS 有助于拆解蛋白设计失败的具体环节。
在细胞体系中，失败往往真难找到真正的原因；而在无细胞开放环境中，研究者可以逐步判断问题来源，例如：转录是否受限、翻译是否充分、蛋白是否可溶、折叠是否正确，这种可诊断性，使 CFPS 在早期研发阶段具有独特优势。
五、
有相关研究进一步表明：在 CFPS 中观察到的功能趋势与细胞内验证结果具有良好一致性。这意味着：CFPS 不仅能加速筛选，还能为后续细胞工程提供方向性决策依据。对于需要在大量设计中快速收敛方案的项目而言，这一点尤为关键。
六、
随着蛋白设计进入高通量时代，行业对验证平台的要求也在变化。文献整体传递出一个清晰趋势：CFPS 正从可选工具走向关键基础设施。
在这一背景下，国内无细胞技术平台也在持续进化，通过提升表达稳定性、体系兼容性与应用通量，使 CFPS 更好地服务于抗体开发、酶工程、合成生物学等多类场景。
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