科技日报北京6月23日电 （记者刘霞）以色列魏茨曼科学研究院科学家在新一期《自然》杂志发表文章称：他们利用基于酶工作原理的计算机新算法设计出高效人工合成酶。这种新型酶不仅能催化天然蛋白质无法完成的化学反应，其效率更达到人工智能（AI）设计酶的100倍，标志着“按需定制”高效酶的新阶段即将来临。
通过算法设计的一种酶（白色）将底物（红色、黄色和蓝色）包裹于其活性位点内。图片来源：《自然》网站
传统计算机算法辅助设计的酶往往效率低下，需要耗费大量时间进行实验室优化。为突破这一瓶颈，研究团队独辟蹊径，选择“肯普消除”（一种涉及从特定底物碳原子上移除质子的非天然化学反应）作为验证案例。
团队收集天然酶数据作为基础素材，通过计算将蛋白质序列分解成片段。这些片段经过重新组合后，由算法根据原子行为模型筛选出最理想的化学“骨架”。令人惊讶的是，算法推翻了原本认为酶的活性位点需要环状氨基酸的传统认知，计算显示非环状结构反而更高效，这一发现使催化效率获得显著提升。
最终诞生的合成酶与天然酶相比，虽然氨基酸序列差异超过140处，却展现出相当高的催化效率。
研究团队坦言，目前合成的蛋白质结构仍比天然酶简单。以光合作用关键酶rubisco为例，天然酶能通过复杂变化催化多步反应，而这正是团队下一步重点攻关方向。
过去十年，AI蛋白质设计大行其道，但其工作机制主要模仿现有酶。相比之下，新算法的工作机制是基于物理原理来构建酶。研究团队表示，AI在处理某些蛋白质设计时确实无可替代，但对于复杂催化反应仍力不从心。未来需要将两种方法优势互补，才能设计出更完美的酶。
近日，四川农业大学动物医学院猪病研究中心黄小波课题组在自然指数（Nature index）期刊Journal of Biological Chemistry发表 12月19日，《自然-计算科学》发表的一项研究描述了一种机器学习方法，能够从不同方面准确预测人类生活，包括早死可能性和 教育、科技、人才三者相互促进、相辅相成。建设人才强国是实现建设教育强国和科技强国战略目标的关键条件。那么，一个重 美国哈佛大学校长克洛迪娜·盖伊当地时间1月2日发表声明，宣布辞去哈佛大学校长一职。 盖伊在声明中说，她 关于公布2023年辽宁省自然科学学术成果奖评选结果的通知 各市人力资源和社会保障局，省级学会（协会、研究会），市科学技术协 关于发布《中国博士后科学基金资助指南（2024年度）》的通知 中博基字〔2024〕2号 各省、自治区、直辖市及新疆生产 。本文链接：基于酶工作原理，新算法设计出高效合成酶http://www.sushuapos.com/show-11-22437-0.html
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