新算法设计出色的合成酶

6月23日，北京的出发与技术日（记者Liu Xia）的科学家（以色列Weizmann Sciences的科学家）发表了一篇有关《新自然杂志》问题的文章，称他们根据酶的工作原理使用了新的计算机算法来设计良好的人工系统。这种新酶不仅可以催化无法完成天然蛋白质的化学反应，而且其效率是由人工智能（AI）酶设计的100倍，标志着“自定义需求”高效酶的新阶段。传统计算机算法辅助的酶通常无效，需要大量时间来优化实验室。为了打破这种瓶颈，研究团队在选定的“去除KEMP”（一种非天然化学反应中，涉及从特定底物碳原子中去除质子的非天然化学反应）作为验证案例。通过自然酶数据作为主要材料收集该团队，并将计算用于B在碎片中降低蛋白质遵循的蛋白质。这些片段逆转后，该算法根据原子的行为模型得分了最佳的“骨架”。出乎意料的是，该算法撤回了传统的理解，即酶的活性位点需要环状氨基酸，计算表明无环结构更好，这显着提高了催化效率。 与天然酶相比，最终的合成酶显示出非常高的催化效率，尽管与氨基酸保持相关的差异超过140。研究团队已承认合成蛋白的结构比天然酶更简单。以Rubisco为例，Rubisco是Fotosynsis的主要酶，自然酶可以通过复杂的变化来实现许多步骤的反应，这是团队的下一个主要重点。 AI蛋白设计在过去十年中一直很受欢迎，但其工作机制主要模仿现有的ENzymes。相反，新算法的工作机理基于生产酶的物理原理。研究小组表示，与某些蛋白质设计交谈时，AI绝对不会被替换，但仍然无法处理复杂的催化反应。将来，这两种方法必须适合彼此的好处，以设计更完美的酶。