美国加州大学圣巴巴拉分校、加州大学旧金山分校和匹兹堡大学的研究团队在《科学》杂志发表最新成果，开发出一套全新的酶从头设计工作流程。该方法通过人工智能辅助蛋白质设计，可构建具有特定功能的定制酶，为制药和材料科学领域带来更环保、高效的催化解决方案。

研究团队采用螺旋束蛋白作为框架，结合AI算法设计氨基酸序列，成功开发出能够催化碳-碳键和碳-硅键形成的酶。加州大学圣巴巴拉分校化学教授杨阳表示："通过与DeGrado团队和刘团队合作，我们建立了一个将简单微型蛋白转化为高效高选择性酶的工作流程。"该设计克服了天然酶在反应条件和底物范围上的限制，同时保持了优异的催化效率。

在优化过程中，研究人员发现初始设计的酶活性不足。通过X射线晶体学分析和环搜索算法改进，最终获得4种具有高活性和立体选择性的酶变体。杨阳指出："尽管AI设计方法很有用，但要获得优质催化剂仍需结合算法和化学直觉。"这种定制酶可在水相环境中工作，使用多种辅助因子，包括自然界不存在的类型，为绿色化学提供了新可能。

该技术有望应用于药物合成、材料制备等领域，实现传统方法难以完成的化学反应。研究团队计划进一步开发更简单高效的酶变体，探索自然界未知的催化机制。

更多信息： 侯凯鹏等，《从头设计含卟啉蛋白质作为高效立体选择性催化剂》，《科学》(2025)。期刊信息： Science