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AI也能“从零开始”设计蛋白酶？酶工程领域重要里程碑！
2025年03月03日 11:59:53
来源：化工仪器网 点击量：13688
在新一期《科学》期刊上，一项由诺贝尔奖得主、美国华盛顿大学的大卫·贝克教授及其团队完成的突破性研究成果引发了广泛关注——他们首次利用AI，成功从零开始设计了具有复杂活性位点的丝氨酸水解酶，这一成就标志着酶工程领域迈入了一个全新的里程碑。
人工智能(AI)作为现代科技的杰出代表，已经在多个领域展现出其强大的应用潜力和价值。在医疗健康领域，AI能够借助先进的算法和大数据处理能力，快速、精准地诊断疾病；在农业领域，AI的应用推动了智慧农业和智能农机的发展；在科学研究与探索领域，AI的应用主要体现在数据处理、模型预测和实验设计等方面。
酶是自然界中的“魔法师”，它们能够在温和条件下迅速加速化学反应，并改变分子的结构。酶存在于所有生物体的细胞中，是生命必不可少的组成部分。目前，酶已经在药物生产和工业过程中得到应用。新开发的酶设计工具有望推动更广泛的应用领域。
然而，传统酶设计方法在整合活性位点至预先存在的蛋白质结构时，往往受到结构灵活性和活性位点预组织程度的限制，导致催化效率不尽如人意。尽管化学手段能在一定程度上缓解这些问题，但最初通过计算设计的酶效率仍远低于天然酶。
在新一期《科学》期刊上，一项由诺贝尔奖得主、美国华盛顿大学的大卫·贝克教授及其团队完成的突破性研究成果引发了广泛关注——他们首次利用AI，成功从零开始设计了具有复杂活性位点的丝氨酸水解酶，这一成就标志着酶工程领域迈入了一个全新的里程碑。
贝克团队此次引入了一种名为PLACER(蛋白质—配体原子构象集合再现)的新型机器学习网络。该网络通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构，能够预测酶活性位点的精确原子排列。这一创新技术的运用，使得团队能够更准确地设计具有高效催化能力的酶。
在研究中，研究人员使用了贝克尔实验室开发的RFdiffusion模型，这是一款开源的蛋白质生成AI程序，并使用PLACER评估这些蛋白质的活性位点组织情况，帮助筛选出最有潜力的从零开始设计的酶。经过不懈努力，他们成功设计出了功能性丝氨酸水解酶。
这些酶仅需最小化的活性位点规范，就能有效地催化酯水解反应。此外，该方法还在低通量筛选过程中发现了5种全新的酶折叠方式，这些折叠方式不同于任何已知的天然丝氨酸水解酶，极大地丰富了这一古老酶家族的结构多样性。
研究人员表示：“它们还不如天然酶表现得好，但这些酶是计算机生成的，已经是目前为止最优秀的，并且非常精确。”与此同时，贝克尔实验室的博士毕业生安娜・劳科也说道：“现在，理论上我们能够制造出针对任何反应的定制酶。这简直颠覆了我们过去设计酶的方式。”这一研究成果不仅代表了从头设计酶的重大进步，也为开发更高效的催化剂开辟了新途径。对于理解和扩展酶的功能性而言，这一突破同样具有重要意义。
在生命科学领域，AI也正逐步成为蛋白酶设计的重要工具。蛋白酶的设计通常需要精确控制氨基酸序列和三维结构，而传统的蛋白酶设计方法依赖大量的实验试错，不仅耗时费力，而且成本高昂。相比之下，AI技术凭借其强大的算法和数据处理能力，能够快速分析海量的蛋白质结构与功能数据，并预测氨基酸序列如何折叠成三维结构。这不仅显著提升了蛋白酶设计的效率，还有助于发现和设计全新的蛋白酶，为生命科学领域的研发创新注入了新的活力。
展望未来，随着AI技术的不断发展和完善，我们有理由相信，酶工程领域将迎来更多的突破性进展。这些进展不仅将推动生命科学领域的发展，还可能为医药、化工等多个行业带来革命性的变化。
(资料参考来源： 科技日报等)
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