综述：人工智能辅助的富硒肽：合成、生物活性、虚拟筛选、在食品工业中的应用潜力及未来前景

《Food Bioscience》：AI-Facilitated selenium-enriched peptides: Synthesis, bioactivity, virtual screening, and food industry potential, and future prospects

综述分析了AI技术在硒蛋白（SePPs）合成、活性预测及机制研究中的应用，指出SePPs相较于无机硒具有高生物利用率和多功能协同效应，尤其在癌症和心血管疾病干预中潜力显著，但临床转化和特异性机制仍需突破。

　　

丁志瑞|陈俊伟|肖林杰|高梦宇|查德拉帕拉·贾亚尼|潘龙|林阳|王慧荣|刘娜|张康毅|廖爱梅

河南省粮食资源保护与利用重点实验室，河南工业大学生物工程学院，郑州450000，中国

摘要

硒是人体健康必需的微量元素，但其营养应用受到全球分布不均和传统补充剂生物利用度低的限制。富含硒的肽（SePPs），即硒与生物活性肽的复合物，表现出显著的协同效应和生物活性，成为营养和功能性食品领域的研究热点。人工智能（AI）技术，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）和分子对接（MD）等，正在推动SePPs研究的革命性进展。本综述全面总结了AI在SePPs合成、表征、生物活性、药理机制、食品工业应用及发展前景方面的最新进展。主要制备方法包括从天然来源提取、化学合成和生物合成。先进技术能够准确鉴定SePPs的结构，评估其稳定性和生物利用度。SePPs具有抗氧化、免疫调节、甲状腺调节和神经保护等多种生物活性，对预防癌症和心血管疾病具有潜在的健康益处。尽管AI的应用仍处于早期阶段，但它已越来越多地应用于SePPs的生物合成、虚拟筛选、活性预测和机制探索中。目前关于SePPs抗氧化特性的研究较多，但在临床转化和疾病特异性机制方面的研究仍有限，尤其是在甲状腺和心血管调节方面。本文进一步讨论了AI辅助SePPs应用面临的挑战、未来研究方向及监管考虑因素。总体而言，AI辅助的SePPs开发和应用为功能性食品创新和精准营养的发展带来了巨大潜力，为下一代硒补充剂的设计和应用提供了科学依据。

引言

硒是人体必需的微量元素，其生物利用度和生理功能因其形式（无机硒、有机硒）的不同而有所差异（见图1）。无机硒主要以硒酸盐和亚硒酸盐的形式存在。植物通过根部的高亲和力硫酸盐转运蛋白吸收硒酸盐。亚硒酸盐在细胞内更容易转化为活性氧（ROS），且毒性更大，而硒酸盐和有机硒在生物体内的亲和力和生物利用度更高。有机硒被认为是人体内硒发挥生理作用的主要形式。有机硒主要存在于抗氧化酶和硒蛋白中，如谷胱甘肽过氧化物酶（GPx）、硫氧还蛋白还原酶（TrxR）、硒蛋白P（SelP）和脱碘酶（DIOs）。这些分子通过清除ROS和调节氧化还原平衡来发挥硒的生理作用。研究表明，硒在对抗氧化应激、抑制肿瘤发生（Wang等，2023b；Zhang等，2025）、重金属解毒（Nie等，2024）、免疫保护（Zhao等，2024）、抗炎（Wu等，2023c；Zhao等，2023）以及抵抗甲状腺疾病（Rua等，2023；Wang等，2023a）方面起着关键作用。维持最佳的血液硒水平对于维持正常的生理活动和增强对疾病的抵抗力至关重要。然而，在中国，硒的分布存在显著差异，许多地区的硒含量较低，而某些地区（如湖北恩施）的硒含量极高。此外，单一形式的硒补充剂吸收率低，导致中国大多数地区的血液硒水平低于标准阈值。因此，开发具有高生物利用度和多功能协同效应的创新硒载体已成为改善人群硒营养和扩展硒健康应用的核心科学挑战。在现有的补充策略中，有机硒因其比无机硒更高的生物利用度而受到广泛关注。富含硒的肽（SePPs）结合了硒和生物活性肽的优点，不仅保持了生物活性肽的固有生理活性，还与硒形式共同产生功能性协同效应。此外，这些肽的吸收效率远高于传统无机硒。相关研究表明，大豆SePPs的吸收率是Na?SeO?的15-18倍（Zhang等，2021b），而芽苗SePPs的吸收率约为Na?SeO?的1-2倍（Xiong等，2025）。目前，富硒酵母仍是临床和畜牧业应用中的主要硒补充剂。然而，具有“高吸收和多功能”特性的SePPs代表了硒生物活性研究的新方向。探索其健康调节机制和应用场景为硒营养和疾病干预研究提供了新的范式。

显然，多学科技术的融合正在推动SePPs研究向更高精度和效率发展。多组学技术，包括肽组学、基因组学和转录组学，提供了高通量研究工具，有助于阐明SePPs活性的分子网络，从而帮助我们理解肽片段的作用机制。此外，人工智能（AI）支持的生物信息学与生物/化学合成技术的结合有助于克服传统研究中的障碍。特别是AI，包括机器学习（ML）和深度学习（DL）——基于神经网络的方法，能够自动从数据中学习层次化表示——通过特定任务的建模框架解决了这些限制，增强了食品中生物活性化合物的发现和验证。在当前的肽组学研究中，ML方法用于优先排序肽序列、预测消化稳定性、肠道转运、蛋白质-肽映射和受体结合亲和力；而DL架构在特征消歧、功能基序识别和肽-受体相互作用推断方面表现出卓越的效果。ML和DL架构（如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）可以将肽序列信息编码为可计算的特征。这使得高效的计算虚拟筛选、分子对接（MD）、活性/效力预测以及酶产物、吸收-代谢特性和毒性的早期评估成为可能，显著缩短了从设计到验证的周期。同时，生物合成技术为这些肽的大规模、低成本生产提供了技术基础。未来，合成生物学和AI的深度整合有望实现SePPs的定向结构修饰和优化生产流程，为其从基础研究向临床应用的转变奠定基础。

总之，本研究的核心目标是从AI辅助的角度阐明SePPs的合成、表征和生物活性机制，从而探索其在硒强化和疾病干预中的潜在应用。本研究旨在为公共卫生、功能性食品和精准营养提供理论基础。

SePPs的制备

已有多种原材料用于制备SePPs。目前，大多数SePPs是从天然富硒来源提取的，如动物组织、植物或微生物，包括富硒大豆肽（Zhao等，2023）、富硒酵母（Du等，2024；Ferrari等，2023；Li等，2024d；Wang等，2024a）和富硒牡蛎肽（Yue等，2025）等。然而，传统提取方法的效率和精度仍有待提高。

分析技术

SePPs的分析技术多种多样，常用的有高效液相色谱（HPLC）或液相色谱（LC）、质谱（MS）、氨基酸分析、傅里叶变换红外光谱（FTIR）、紫外-可见光谱（UV-Vis）和原子荧光光谱（AFS），这些技术在SePPs研究中都起着关键作用。例如，HPLC具有高效的分离和分析技术，能够将目标SePPs从混合物中分离出来。

SePPs的生物活性

在当代，通过多种生物、化学等方法合成了大量的SePPs。这些肽来源于不同的原材料，采用不同的表征方法，并表现出不同的生物活性（见表1），其网络关系如图4A和图4B所示。

癌症风险

大量研究表明，血清硒水平低可能增加癌症风险。相反，SePPs作为一种高效的硒补充剂，在癌症辅助治疗中显示出潜在价值。目前关于SePPs的研究主要集中在肺癌、膀胱癌、结直肠癌、肝癌、胃癌和前列腺癌等常见癌症上。

营养应用

SePPs的应用领域广泛，涉及食品、医疗保健和农业等领域，相关产品开发和技术升级不断进步。在硒产品中，富硒酵母因其成本效益高、生产过程成熟和功能活性强而受到特别关注。

研究方向

科学界发现的SePPs的显著效果促使人们提出了越来越多的新制备方法和表征方法。Wu等（2023a）和Ling等（2025）使用超富硒植物Violifolia制备了SePPs，其有机硒含量高达2,914 mg/kg。利用单一硒来源研究其对疾病的治疗效果...

结论

作为一种新型硒补充剂，SePPs在营养价值方面优于无机硒。由于其更丰富的生物活性和更高的生物利用度，SePPs有效解决了传统硒补充剂利用率低的问题。作为针对疾病的营养干预的有希望的候选物，SePPs在功能性食品和营养领域展现出广阔的发展前景。然而，其临床转化仍需进一步研究。

CRediT作者贡献声明

高梦宇：概念构思。肖林杰：撰写——初稿。潘龙：可视化。查德拉帕拉·贾亚尼：撰写——审阅与编辑。丁志瑞：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，概念构思。陈俊伟：撰写——初稿，研究。王慧荣：数据管理。林阳：可视化。张康毅：撰写——审阅与编辑。廖爱梅：撰写——审阅与编辑，监督，资金获取。刘娜：撰写——审阅与编辑

未引用参考文献

Finno和McKenzie，2025；He和Hojo，2024；Kieliszek和Bano，2022；Li和Xiang，2024c；Lu和Liu，2024；Pincemail和Meziane，2022；Xia和Chen，2023。

利益冲突

作者未报告任何利益冲突

资助信息

本工作得到了河南省重点研发项目（231111310700）、河南省重点研发项目（241111310500）和河南省重点科技专项（231100110300）的支持。此外，还得到了河南省博士后研究项目（HN2025152）、河南工业大学青年骨干教师培养计划和学生创新项目的资助。

利益冲突声明

? 作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。