只看蛋白质序列，就像只凭一串打乱的字母认亲：远亲常会被漏掉。研究者于是改看三维“外形”，检索数百万个 AlphaFold2 预测结构。据 Nature 论文摘要，他们由此识别出 TM184 和 PRRT 两个人类蛋白家族；它们的序列很难辨认，结构却像 GPCR——一种通常横跨细胞膜七次、负责把外界信号传入细胞的受体。
最反常的是团队重点研究的 TM184C。典型 GPCR 多在细胞表面，它却主要待在动态的细胞内囊泡中，随微管移动，并在细胞突起处聚集。实验还显示，TM184C 会限制 LC3B 脂化和自噬体积累；自噬是细胞拆解、回收受损部件的系统。这个发现的意义不只在于多认出一个蛋白：它说明 AI 预测结构正变成基础生物学的搜索引擎，能从“暗蛋白质组”——因缺少实验和可靠注释而仍然陌生的蛋白世界——捞出序列搜索看不见的远亲。