科技日報記者 劉霞

以色列魏茨曼科學(xué)研究院科學(xué)家在新一期《自然》雜志發(fā)表文章稱：他們利用基于酶工作原理的計算機新算法設(shè)計出高效人工合成酶。這種新型酶不僅能催化天然蛋白質(zhì)無法完成的化學(xué)反應(yīng)，其效率更達(dá)到人工智能（AI）設(shè)計酶的100倍，標(biāo)志著“按需定制”高效酶的新階段即將來臨。

傳統(tǒng)計算機算法輔助設(shè)計的酶往往效率低下，需要耗費大量時間進(jìn)行實驗室優(yōu)化。為突破這一瓶頸，研究團隊獨辟蹊徑，選擇“肯普消除”（一種涉及從特定底物碳原子上移除質(zhì)子的非天然化學(xué)反應(yīng)）作為驗證案例。

團隊收集天然酶數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)素材，通過計算將蛋白質(zhì)序列分解成片段。這些片段經(jīng)過重新組合后，由算法根據(jù)原子行為模型篩選出最理想的化學(xué)“骨架”。令人驚訝的是，算法推翻了原本認(rèn)為酶的活性位點需要環(huán)狀氨基酸的傳統(tǒng)認(rèn)知，計算顯示非環(huán)狀結(jié)構(gòu)反而更高效，這一發(fā)現(xiàn)使催化效率獲得顯著提升。

最終誕生的合成酶與天然酶相比，雖然氨基酸序列差異超過140處，卻展現(xiàn)出相當(dāng)高的催化效率。

研究團隊坦言，目前合成的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)仍比天然酶簡單。以光合作用關(guān)鍵酶rubisco為例，天然酶能通過復(fù)雜變化催化多步反應(yīng)，而這正是團隊下一步重點攻關(guān)方向。

過去十年，AI蛋白質(zhì)設(shè)計大行其道，但其工作機制主要模仿現(xiàn)有酶。相比之下，新算法的工作機制是基于物理原理來構(gòu)建酶。研究團隊表示，AI在處理某些蛋白質(zhì)設(shè)計時確實無可替代，但對于復(fù)雜催化反應(yīng)仍力不從心。未來需要將兩種方法優(yōu)勢互補，才能設(shè)計出更完美的酶。