酶是令人惊叹的催化剂。这些蛋白质仅由少量地球常见元素构成，却能促进大量的化学反应，将化学能转化为物理运动，并具有显著的特异性。在许多情况下，我们一直难以找到能驱动相同化学反应的非酶催化剂。
遗憾的是，对于许多我们迫切希望催化的反应——比如降解塑料或将二氧化碳转化为更复杂的分子——并没有现成的酶可用。虽然我们通过定向进化成功创造了一些有用的酶变体，但在扩展酶功能范围方面的努力仍然有限。
然而，随着 AI 驱动的蛋白质设计的出现，我们现在可以设计出自然界中前所未有的物质。今天发表的一篇新论文描述了成功设计出一种全新的可降解塑料的酶。但它也表明，即使是一个简单的酶也可能有极其复杂的机制——即使使用最新的 AI 工具也难以完全掌握。
终结酯键
研究团队 (其中包括一些设计蛇毒抑制剂的同一批人) 研究的是酯键的断裂反应。酯键是通过氧原子连接两条碳原子链形成的，其中一个侧翼碳原子与第二个氧原子相连。这些键可以通过添加水分子而断裂，使一条碳链与醇基 (COH) 相连，另一条与有机酸基 (COOH) 相连。
这些键在各种生物分子中都存在，因此有许多酶可以操控它们。但在生物学之外，它们也出现在我们大规模使用的多种塑料聚合物中——聚酯之所以得名就是因为其中含有大量这种化学键。因此，能够断开酯键具有巨大的潜在价值。而生物学已经为我们展示了如何做到这一点。
然而在这种情况下，生物学告诉我们，看似简单的化学反应可能变得极其复杂。在将酯分解为两部分的一系列反应中，其中一部分最终会与酶本身的一个氨基酸形成化学键。这个键必须通过其他反应再次断裂，否则酶就会失活。
为了使所有这些反应都能进行，这些酶都有一个关键氨基酸，它相对于生物体的典型 pH 值处于临界点。这意味着它可以从周围的水中提取质子，并将其转移给蛋白质中的一个氨基酸。在其他时候，它反而会从氨基酸上夺取质子，将其转移给酯的某个部分。总的来说，一个简单的化学键断裂至少有四个不同的阶段，并且需要多个氨基酸以原子级精度定位在酶的活性位点中。
让 AI 工具设计一个能够完成其中一个步骤的蛋白质很容易，但要让它完成所有四个步骤就完全是另一回事了。
需要更多 AI
研究人员首先使用他们开发的标准工具来处理蛋白质设计，包括一个名为 RFDiffusion 的 AI 工具，它使用随机种子生成各种蛋白质背景。在这种情况下，研究人员要求 RFDiffusion 匹配一系列断开酯键的酶中氨基酸的平均位置。结果被输入另一个神经网络，该网络选择氨基酸，使它们形成一个可以容纳分解成荧光分子的酯的口袋，这样他们就可以通过其发光来追踪酶的活性。
在这个软件设计的 129 个蛋白质中，只有两个产生了荧光。因此，团队决定他们需要另一个 AI。这个名为 PLACER 的软件通过收集所有已知的与小分子结合的蛋白质结构，并随机化其中一些结构来进行训练，迫使 AI 学会如何将事物恢复到功能状态 (使其成为生成式 AI)。他们希望 PLACER 能够捕捉到一些结构细节，使酶在催化反应过程中能够采用多种特定构型。
这种方法奏效了。重复相同的过程并添加 PLACER 筛选步骤，具有催化活性的酶的数量增加了三倍多。
不幸的是，所有这些酶在单次反应后就停止了。原来它们更擅长切断酯键，但会使其中一部分与酶发生化学键合。换句话说，这些酶只参与了部分反应，而不是作为催化剂。因此，研究人员开始使用 PLACER 筛选可以采用反应关键中间态的结构。这产生了更高比例的反应性酶 (18% 的酶可以切断酯键)，其中两个——名为"super"和"win"的酶——实际上可以进行多轮反应循环。团队终于制造出了一种酶。
通过添加额外的回合，在使用 RFDiffusion 的结构建议和使用 PLACER 的筛选之间交替进行，团队发现功能性酶的频率增加了，最终设计出了一种活性与实际生物体产生的某些酶相似的酶。他们还证明可以使用相同的过程来设计一种能够消化 PET (一种常见塑料) 中键的酯酶。
如果这听起来像是一项艰巨的工作，那确实如此——设计酶，特别是那些我们已知生物体中存在类似酶的情况，仍然是一个严峻的挑战。但至少大部分工作可以在计算机上完成，而不需要有人订购编码酶的 DNA，让细菌制造它，然后筛选活性。尽管这个过程涉及到已知酶的参考，但设计的酶与它们并没有太多序列共同之处。这表明如果我们想要设计一个能与生物体从未遇到过的酯发生反应的酶，应该有额外的灵活性。
我很好奇，如果我们设计一个对生存至关重要的酶，将其放入细菌中，然后让它进化一段时间会发生什么。我怀疑生命可能会找到方法来改进我们最好的设计。
