科技日報記者 劉霞
以色列魏茨曼科學研究院科學家在新一期《自然》雜志發表文章稱：他們利用基于酶工作原理的計算機新算法設計出高效人工合成酶。這種新型酶不僅能催化天然蛋白質無法完成的化學反應，其效率更達到人工智能（AI）設計酶的100倍，標志著“按需定制”高效酶的新階段即將來臨。
傳統計算機算法輔助設計的酶往往效率低下，需要耗費大量時間進行實驗室優化。為突破這一瓶頸，研究團隊獨辟蹊徑，選擇“肯普消除”（一種涉及從特定底物碳原子上移除質子的非天然化學反應）作為驗證案例。
團隊收集天然酶數據作為基礎素材，通過計算將蛋白質序列分解成片段。這些片段經過重新組合后，由算法根據原子行為模型篩選出最理想的化學“骨架”。令人驚訝的是，算法推翻了原本認為酶的活性位點需要環狀氨基酸的傳統認知，計算顯示非環狀結構反而更高效，這一發現使催化效率獲得顯著提升。
最終誕生的合成酶與天然酶相比，雖然氨基酸序列差異超過140處，卻展現出相當高的催化效率。
研究團隊坦言，目前合成的蛋白質結構仍比天然酶簡單。以光合作用關鍵酶rubisco為例，天然酶能通過復雜變化催化多步反應，而這正是團隊下一步重點攻關方向。
過去十年，AI蛋白質設計大行其道，但其工作機制主要模仿現有酶。相比之下，新算法的工作機制是基于物理原理來構建酶。研究團隊表示，AI在處理某些蛋白質設計時確實無可替代，但對于復雜催化反應仍力不從心。未來需要將兩種方法優勢互補，才能設計出更完美的酶。
