在 AI 與計算生物學快速發展的推動下，蛋白質設計能力正以未有的速度提升。然而，一個現實瓶頸也愈發凸顯：設計越來越快，但實驗驗證仍然偏慢。

如何在海量候選序列中快速識別真正具有功能潛力的分子，正在成為蛋白工程領域新的關鍵挑戰。

近期發表于 Protein Science 的綜述《Applications of cell-free protein synthesis in protein design》系統梳理了無細胞蛋白合成（CFPS）在蛋白設計流程中的角色。文章指出：CFPS 正成為連接計算設計與功能驗證之間的重要加速層。

現代蛋白設計流程通常包括：計算生成候選序列-初步篩選-實驗表達驗證-功能評估。

隨著生成式模型和結構預測工具（如 AlphaFold）不斷成熟，前端設計效率已大幅提升。但作者指出，真正決定項目成敗的仍然是：蛋白是否具備預期功能。

這使得中間的表達與功能驗證環節，成為限制整體研發效率的關鍵因素。

文章提出一個非常重要的觀點：CFPS 不只是表達工具，而是設計閉環中的功能篩選引擎。在典型工作流中，CFPS 位于計算設計之后、細胞驗證之前，承擔“快速功能預篩"的角色。

因為 CFPS 具備幾個天然優勢：周期短、體系開放、可表達毒性蛋白。

CFPS 即可支持幾十到幾百個設計的中通量篩選，正好匹配當前 AI 設計的輸出規模。

圖1：現代蛋白設計工作流程示意

圖2：CFPS不同應用場景

文章中一個容易被忽視但非常重要的觀點是：CFPS 有助于拆解蛋白設計失敗的具體環節。

在細胞體系中，失敗往往真難找到真正的原因；而在無細胞開放環境中，研究者可以逐步判斷問題來源，例如：轉錄是否受限、翻譯是否充分、蛋白是否可溶、折疊是否正確，這種可診斷性，使 CFPS 在早期研發階段具有獨特優勢。

隨著蛋白設計進入高通量時代，行業對驗證平臺的要求也在變化。文獻整體傳遞出一個清晰趨勢：CFPS 正從可選工具走向關鍵基礎設施。

在這一背景下，國內無細胞技術平臺也在持續進化，通過提升表達穩定性、體系兼容性與應用通量，使 CFPS 更好地服務于抗體開發、酶工程、合成生物學等多類場景。