新型计算机算法设计出高效人工合成酶

以色列魏茨曼科学研究院的科学家在《自然》杂志发表最新研究成果，宣布成功利用基于酶工作原理的新型计算机算法，设计出高效人工合成酶。这种合成酶不仅能催化天然蛋白质无法完成的化学反应，其效率更是人工智能（AI）设计酶的100倍，标志着“按需定制”高效酶的时代即将到来。

传统方法的局限与突破

传统计算机算法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，研究团队选择“肯卜消除”（一种非天然化学反应，涉及从特定底物碳原子上移除质子）作为验证案例。

创新设计策略

1. 数据驱动设计：团队收集天然酶数据作为基础素材，将蛋白质序列分解成片段，并通过算法重新组合。
2. 原子行为建模：算法基于物理原理筛选最优化学“骨架”，而非依赖现有酶的结构。
3. 颠覆传统认知：算法发现，酶的活性位点无需环状氨基酸，非环状结构反而催化效率更高，这一突破大幅提升了酶的性能。

合成酶表现优异

最终设计出的人工酶与天然酶相比，氨基酸序列差异超过140处，却展现出极高的催化效率，远超AI设计的酶。

未来挑战与方向

尽管成果显著，团队承认目前合成的蛋白质结构仍比天然酶简单。例如，光合作用关键酶Rubisco能催化多步反应，而人工酶尚无法完全模拟这种复杂功能，这将是下一步研究的重点。

AI与物理建模的互补

过去十年，AI蛋白质设计主要依赖模仿现有酶结构，但在处理复杂催化反应时仍显不足。相比之下，新算法基于物理原理构建酶，能更灵活地优化催化效率。研究团队认为，未来需结合AI与物理建模的优势，才能设计出更完美的酶。

科学意义与应用前景

这项研究不仅为非天然化学反应提供了高效催化剂，也为合成生物学、药物开发和工业催化开辟了新途径。随着技术的进步，“按需定制酶”有望在生物制造、医学和环保等领域发挥重要作用。