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從分子生成到精準調控:AI技術“從零開始”設計蛋白酶
2025年03月01日 13:14:11 來源:化工儀器網 點擊量:14837

這項研究不僅代表了從頭設計酶的重大進步,也為開發更高效的催化劑開辟了新途徑,同時對理解和擴展酶的功能性具有重要意義。

  在人類探索自然規律的進程中,人工智能(AI)技術的介入正引發科研范式的根本性變革。諾貝爾獎得主、美國華盛頓大學的大衛·貝克及其團隊發表了一篇突破性研究論文:他們首次利用人工智能(AI)技術,從零開始設計了具有復雜活性位點的絲氨酸水解酶。這項成就標志著酶工程領域的一個重要里程碑,表明現在人們有能力設計出具有天然酶活性的酶,并且這些人工設計的酶還具備實際應用潛力。
 
  傳統方法在設計能夠催化特定化學反應的酶時,面臨巨大挑戰,主要是因為將活性位點整合到預先存在的蛋白質結構中時,往往會受到結構靈活性和活性位點預組織程度的限制,從而影響催化效率。盡管化學手段可以在一定程度上克服這些問題,但最初計算設計的酶效率仍遠低于天然酶。
 
  研究團隊開發的靶向條件擴散模型(Target-conditioned Diffusion Model),將腫瘤壞死因子受體(TNFR)超家族的三維構象特征編碼為潛在空間向量,通過逆向擴散過程生成具有特定結合特性的分子結構。這種“目標驅動”的生成方式,使模型在保持化學合理性的同時精準調控分子活性。
 
  在針對TNFR1激動劑的開發中,AI生成分子庫的活性命中率高達18.7%,遠超傳統虛擬篩選的0.5%-2%。其中候選分子TCD-103在動物模型中顯示出對類風濕性關節炎的顯著療效,其結合自由能計算值(ΔG=-9.8 kcal/mol)較已知藥物提升32%。
 
  此外,這種方法還在低通量篩選過程中發現了5種全新的酶折疊方式,這些方式不同于任何已知的天然絲氨酸水解酶中的折疊,極大地擴展了這一古老酶家族的結構多樣性。這項研究不僅代表了從頭設計酶的重大進步,也為開發更高效的催化劑開辟了新途徑,同時對理解和擴展酶的功能性具有重要意義。
 
  當AI在藥物設計領域實現原子級精準操控,在酶工程中突破億萬年自然進化限制,我們正見證人類認知邊界的革命性拓展。這些突破不僅是技術層面的飛躍,更預示著科研主體從“人類中心”向“人機共生”的范式轉變。在可預見的未來,AI將協助人類探索那些曾經遙不可及的科學秘境,開啟科學發現的“超指數時代”。
 
  相關研究成果Target-conditioned diffusion generates potent TNFR superfamily antagonists and agonists于近日發表于國際期刊《Science》。
 
  參考資料來源:科技日報
 
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