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记(ji)者 张(zhang)梦然(ran)

在新一期《科(ke)学》期刊上，诺贝尔奖(jiang)得主、美国华盛顿大(da)学的大(da)卫·贝克及其团队发表了一篇突破(po)性研究论文：他们首次利用人(ren)工智能（AI）技术，从零开始设计了具有复杂活性位点的丝氨酸水解酶。这项成就标志着酶工程领域的一个重要里程碑，表明现在人(ren)们有能力设计出(chu)具有天然(ran)酶活性的酶，并且这些(xie)人(ren)工设计的酶还具备实际应用潜力。

传(chuan)统(tong)方法在设计能够催化特定化学反应的酶时，面临巨大(da)挑战，主要是(shi)因(yin)为将活性位点整合到预先存在的蛋白质结构中时，往往会受到结构灵活性和活性位点预组织程度的限制，从而影响催化效率。尽管化学手段可以在一定程度上克服这些(xie)问题，但最初(chu)计算设计的酶效率仍远低于天然(ran)酶。

然(ran)而，随着深度学习技术的发展，为从头设计蛋白质提供了可能，尤其是(shi)对于那些(xie)拥有复杂活性位点的蛋白质，如丝氨酸水解酶——这是(shi)已知最大(da)的一类(lei)酶家族之一。贝克团队此次引入了一种名为PLACER（蛋白质—配体原子构象集合再现）的新型机器学习网络，该(gai)网络通过分析(xi)蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构，来预测酶活性位点的精确原子排列。

团队采用了名为RFdiffusion的技术来创建含有复杂催化位点的蛋白质，并使用PLACER评(ping)估这些(xie)蛋白质的活性位点组织情况。最终，他们成功设计出(chu)了功能性丝氨酸水解酶，这些(xie)酶仅需最小化的活性位点规范就能有效地催化酯水解反应。此外，这种方法还在低通量筛选过程中发现了5种全新的酶折叠(die)方式(shi)，这些(xie)方式(shi)不同于任何已知的天然(ran)丝氨酸水解酶中的折叠(die)，极大(da)地扩展了这一古老酶家族的结构多样性。