赢得诺奖不是终点！David Baker再获里程碑突破——AI首次从头设计出蛋白酶

原标题：赢得诺奖不是终点！David Baker再获里程碑突破——AI首次从头设计出蛋白酶
文章来源：人工智能学家
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AI赋能酶设计：从头设计高效丝氨酸水解酶

酶是高效的生物催化剂，设计能够催化任意化学反应的酶一直是科学家的目标。华盛顿大学David Baker团队利用AI技术取得了突破性进展，成功从头设计了一种能够催化四步化学反应的丝氨酸水解酶，并在Science期刊发表了相关研究成果。

1. 酶设计的挑战与突破

传统酶工程修改现有酶，如同修改旧西装，难以达到完美契合。而从头设计酶，如同量身定制新西装，更能满足特定需求。但此前，AI从头设计酶的尝试收效甚微，设计出的酶通常无法催化多步反应。该研究克服了这一难题，成功设计出能够催化四步丝氨酸水解反应的酶，催化效率比之前类似酶高6万倍，实现了酶工程领域的里程碑式突破。

2. AI算法的巧妙应用

研究团队结合了多种AI算法，包括用于从头生成蛋白质骨架的RFdiffusion算法和用于改进结构设计的深度神经网络PLACER。PLACER如同过滤器，检查酶的活性位点是否兼容并被正确安排以完成反应的每一步。研究团队还使用了LigandMPNN设计蛋白质序列，并通过Rosetta FastRelax进行优化，以及AlphaFold2预测设计酶的结构。

3. 研究步骤及成果

该研究主要步骤包括：1. 活性位点生成；2. 蛋白质骨架生成；3. 序列设计；4. 过滤与筛选；5. 实验验证。实验验证显示，设计出的丝氨酸水解酶能够完成所有四步化学反应，催化效率高达2.2×105 M-1 s-1，其晶体结构与设计模型高度吻合。更重要的是，该酶具有五种不同于天然丝氨酸水解酶的折叠结构，扩展了这一古老酶家族的结构空间。

4. 未来展望与应用前景

虽然该研究证明了AI能够从头设计复杂的酶，但设计出的丝氨酸水解酶催化效率仍不及天然酶。研究团队计划进一步优化其结构，提高催化速度和效率，并尝试设计用于分解塑料的丝氨酸水解酶。这项研究为设计其他类型的酶提供了新的思路和方法，在生物技术、医药和环保等领域具有广阔的应用前景，例如在塑料降解和回收方面。

5. 总结

这项研究成功地利用多种AI算法，从头设计了具有高效催化活性和新型折叠结构的丝氨酸水解酶，展示了AI在酶设计领域的巨大潜力。该成果不仅推动了酶设计领域的发展，也为解决各种化学挑战，例如合成药物化合物或分解微塑料，提供了新的可能性，为利用大自然的效率提供了新途径。

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