2月22日，美國華盛頓大學生物蛋白質設計研究所（Institute for Protein Design）主任 David Baker 團隊在《自然》發表論文，描述了一種使用深度學習(xi) 從(cong) 頭設計合成自然界中不存在的高效熒光素酶的方法。David Baker 是蛋白質計算設計領域的開創者和領軍(jun) 人物之一，這是人類首次利用 AI 從(cong) 頭設計合成出一種全新的酶。 Baker團隊利用其開發的一種基於(yu) 深度學習(xi) 的新蛋白質設計策略“family-wide hallucination”，通過將無約束的從(cong) 頭設計和固定骨架序列設計方法進行整合，可以生成數量無限的具有期望折疊的全新蛋白質。
團隊選擇熒光素作為(wei) 反應底物，篩選出 NTF2 樣折疊的目標拓撲結構，通過對該折疊可變區域的無約束從(cong) 頭設計以及結構引導的序列優(you) 化，設計了可選擇性催化發光的人造熒光素酶。
實驗室測試證實，表現最好的一款酶 LuxSit 隻有 117 個(ge) 殘基，比任何已知的熒光素酶都小，該酶與(yu) 合成的熒光素底物二苯基特拉嗪 (DTZ) 一起孵育可在 480 納米處發出藍色熒光，這與(yu) 底物的化學發光光譜一致，且該蛋白質在接近沸騰的條件下仍保持部分折疊；進一步優(you) 化後，它甚至可以催化出裸眼可見的高強度熒光。 “我們(men) 能夠在計算機上從(cong) 頭設計出具有高性能的酶，而不用依賴自然界中發現的酶。
這一突破意味著原則上我們(men) 可以設計用於(yu) 幾乎任何化學反應的定製酶”，研究的共同主要作者 Andy Hsien-Wei Yeh 說。此次利用 AI 實現從(cong) 頭設計合成熒光素酶是蛋白質設計領域的重要一步，意味著 Al 驅動的酶設計將在生物技術、醫學、環境修複和製造等領域發揮更大作用。
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