Science新登，David Baker团队用AI从头设计栩栩如生的酶，比同类设计好6万倍
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科学家利用人工智能（AI）从头设计酶取得突破性进展，成功设计出高效催化四步化学反应的丝氨酸水解酶。这项研究发表在《Science》杂志上，标志着酶工程领域的里程碑式成就。
以往，AI设计酶的研究常常止步于反应第一步。华盛顿大学David Baker团队巧妙地结合了RFdiffusion的生成能力和评估活性位点预组织的集成生成方法，成功解决了设计复杂活性位点和多步反应酶的难题。他们从最小活性位点描述出发，设计出的酶催化效率高达2.2x10^5 M^−1 s^−1，晶体结构与设计模型高度吻合。
研究团队克服了先前研究中遇到的几何不兼容性问题。他们通过增加支架多样性，并利用深度学习技术，直接构建丝氨酸水解酶活性位点，并评估整个多步催化循环的设计兼容性。
图示：设计方法。该团队使用RFdiffusion生成酶结构，再利用深度神经网络PLACER优化设计，确保活性位点兼容且排列正确，以进行反应的每个步骤。
图示：设计的丝氨酸水解酶的功能表征。实验结果显示，该团队设计的酶具有显著的催化效率和原子精度，其效率远超以往设计的酶。
图示：设计的丝氨酸水解酶的结构表征。
图示：计算重新设计和更复杂的折叠改善了催化作用。
这项研究突破了传统酶设计方法的局限，为设计各种新型催化剂，例如PETase、酰胺酶和连接酶，提供了新的可能性。 该团队的创新方法，结合RFdiffusion和PLACER，为未来酶设计研究提供了新的方向。
图示：PLACER 集合揭示了催化的几何决定因素。
论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adu2454
相关报道：https://www.nature.com/articles/d41586-025-00488-3
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