科学家利用人工智能从头设计类天然酶

科学家利用人工智能从头设计类天然酶

引用

科学网

1.

https://wap.sciencenet.cn/blog-41174-1473452.html?mobile=1

科学家利用人工智能从头设计类天然酶，这一突破性研究在酶工程领域迈出了重要一步。研究团队通过结合多种机器学习工具，成功设计出能够进行多步化学反应的新型酶，其催化效率比此前设计的酶提高了6万倍。

通过计算机设计的丝氨酸水解酶的结构。图片来源：山姆·佩洛克

研究背景与挑战

此前，利用人工智能从头设计酶的尝试成果有限，所设计出的酶往往在反应的第一步之后就停滞不前。而此次研究中，研究人员通过结合多种机器学习方法克服了这一难题。

研究方法与创新

研究团队从一款名为RFdiffusion的人工智能工具入手，这是他们此前开发的一款能够从头生成新酶结构的程序。然后，他们创建了一个名为PLACER的深度神经网络，通过模拟酶在反应每一步中与所结合分子的原子位置，来优化结构设计。

这种人工智能就像“一个过滤器”：它会检查酶的活性位点（即与分子相互作用的部分）是否兼容，以及排列是否正确，以确保能够完成反应的每一步。

研究成果与评价

新设计的酶完成了丝氨酸水解的所有四个步骤，催化效率高达2.2×10⁵ M⁻¹ s⁻¹。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的合成生物学家赵惠民表示：“这表明如今有可能设计出具有类似天然活性的酶，使其具备实际应用价值。”

应用前景

研究人员希望对酶的结构进行更多微调，以提高其速度和效率，使这项技术向实际应用更近一步。例如，可以尝试设计用于分解塑料的丝氨酸水解酶。西班牙巴塞罗那基因组调控中心的诺埃莉亚·费鲁兹表示，该研究中的人工智能工具或许有朝一日可用于设计能够催化自然界中不存在的全新化学反应的酶。

这项研究不仅展示了人工智能在酶设计领域的巨大潜力，也为理解催化作用的几何基础提供了新的思路。

本文原文来自科学网