诺贝尔奖得主、美国华盛顿大学大卫·贝克教授团队首次利用AI技术，成功实现了从零设计具有复杂活性位点的丝氨酸水解酶，创造了兼具天然酶活性和实际应用价值的人工酶。这一重大突破标志着酶工程领域迈入全新发展阶段，同时为开发更高效的催化剂开辟了新途径。相关研究成果于2025年2月13日发表在《科学》期刊上。

传统酶设计方法在催化特定反应时面临重大挑战，主要是因为将活性位点整合到预先存在的蛋白质结构中时，常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。尽管化学手段可部分缓解这些问题，但仍难以突破效率瓶颈。深度学习技术的发展为从头设计蛋白质提供了可能，尤其是对于丝氨酸水解酶这类具有复杂活性位点的蛋白质。

贝克团队创新性地开发了PLACER机器学习网络，通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构，精准预测酶活性位点的原子排列。团队采用RFdiffusion技术来构建含复杂催化位点的蛋白质，并使用PLACER评估这些蛋白质的活性位点组织情况，从而成功设计出了功能性丝氨酸水解酶，这些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，通过该方法研究人员还在低通量筛选过程中发现了5种全新的酶折叠方式，这些折叠方式完全突破了天然丝氨酸水解酶的结构框架，为该古老酶家族的结构多样性图谱增添了重要内容。

信息来源：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adu2454