细胞内蛋白质的复杂行为长期以来困扰着科学家。近期，加州大学圣地亚哥分校的生化学家在《Science》杂志上发表研究，开发出一种计算机模型，能够精确预测细胞中蛋白质在不同信号输入下的行为。该模型特别聚焦于NF-κB信号通路，这一通路与癌症、炎症、免疫功能和细胞死亡密切相关。

研究团队通过构建包含70个方程式的模型，模拟了五种蛋白质和三种RNA分子的行为。每个方程式考虑了不同的参数，如蛋白质合成和降解速率。通过与活细胞实验结果的比对，模型得以优化，最终能够稳定预测细胞在不同实验条件下的行为。

该模型揭示了两种天然化合物对蛋白质活性相反作用的机制：一种化合物通过正反馈延长蛋白质活性，另一种则通过负反馈迅速关闭活性。这一发现挑战了传统观点，即蛋白质仅能像开关一样被激活或关闭，而是展示了蛋白质活性的时序选择在细胞行为调控中的复杂作用。

研究人员认为，这一模型为开发新型药物提供了重要工具，尤其是在干扰蛋白质病理作用同时保持其健康功能方面具有潜在应用价值。