摘要：2025 年 2 月 13 日，诺奖得主、华盛顿大学 David Baker 团队在 Science 上发表了题为“Computational design of serine hydrolases” 的论文，文章展示了在酶设计领域的新突破。

文献：Science

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成果简介

2025 年 2 月 13 日，诺奖得主、华盛顿大学 David Baker 团队在 Science 上发表了题为“Computational design of serine hydrolases” 的论文，文章展示了在酶设计领域的新突破。

该研究利用 AI 首次实现了从头设计丝氨酸水解酶，完成了对复杂活性位点的精准构建和多步催化循环的结构兼容性评估。这一全新的设计方法为设计多步反应酶提供了新的思路。

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背景介绍

酶是高效的生物催化剂，能够在温和的水相条件下显著加速化学反应速率。设计能够催化任意化学反应的酶具有广泛的应用前景，因此酶设计一直是计算蛋白质设计领域的一个长期目标。然而，设计具有复杂活性位点的酶，尤其是能够介导多步反应的酶，仍然是一个巨大的挑战。

传统的酶工程研究，聚焦于修改已存在的蛋白酶，而采用从头设计的方法支持从头定制一个新的酶，确保其完美适合催化的每一步反应。

然而，之前使用 AI 从头设计酶的努力收效甚微，设计出来的酶无法像天然酶那样催化多步反应，通常在反应的第一步后就停止了。

丝氨酸水解是一个四步化学反应，包括破坏分子之间的酯键，丝氨酸水解酶是催化丝氨酸水解反应的天然酶，其参与多种生物学过程，包括消化、脂肪代谢和血液凝固。

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图文概览

研究人员首先使用一种名为 RFdiffusion 从头生成新酶结构。然后，他们创建了一个名为 PLACER 的深度神经网络，通过模拟酶中原子的位置以及它在反应的每个步骤中与之结合的分子来改进结构设计。

图1. 丝氨酸水解酶设计方法

图2. 设计的丝氨酸水解酶的功能表征

通过X 射线晶体学解析了其晶体结构，结果显示其晶体结构与设计模型高度吻合（Cα RMSDs

图3. 设计的丝氨酸水解酶的结构表征

所设计的丝氨酸水解酶效率高达 2.2x105M-1s-1 （图4. N），对于计算设计的酶而言，这是功能上的重大进步。

图4. 通过计算进行重新设计以及采用更复杂的折叠结构，催化效率进一步提升

图5. PLACER 集合揭示了催化的几何决定因素

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结果讨论

该研究通过结合多种 AI 算法，成功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。这一成果展示了基于 AI 的计算设计方法在酶设计中的巨大潜力，特别是设计具有复杂活性位点和多步反应机制的酶。

该研究不仅推动了酶设计领域的发展，也为设计其他类型的酶提供了新的思路和方法，传统的酶改造往往受限于现有酶的结构和功能，而从头设计则打破了这一瓶颈，使得科学家们能够根据需要设计出具有特定催化活性和底物特异性的全新酶。这一技术有望在未来推动合成生物学和酶工程领域的进一步发展，为生物制造和生物能源等领域带来革命性的变革。

来源：青云瑞晶