AI 设计工具造出可切割特定蛋白质的新型蛋白酶

这项研究来自诺贝尔奖得主 David Baker 位于华盛顿大学的实验室，成果发表于 Ars Technica。研究者用 AI 工具 RFdiffusion2 和 ProteinMPNN，分别从一种小龙虾消化系统中的锌蛋白酶和一种酵母中的半胱氨酸蛋白酶出发，重新设计了酶的整体结构。

设计过程分两步：先用 RFdiffusion2 生成酶的主链骨架，要求其能正确排列关键的催化氨基酸，并靠近目标切割位点；再用 ProteinMPNN 沿骨架填充具体氨基酸，确保折叠稳定且催化位点功能正常。团队对两种酶分别进行了多次迭代，半胱氨酸蛋白酶尝试了 12 种主链和 69 组氨基酸组合，锌蛋白酶则测试了 135 种设计。

天然肽键极为稳定，在无酶条件下半衰期估计为数百年，因此蛋白酶催化效率是设计成功的关键。新设计的酶能针对特定蛋白质序列进行切割，而不是像消化蛋白酶那样无差别降解。团队用 AlphaFold3 预测了部分设计结构，确认它们与数据库中已知蛋白无明显相似，排除了简单复制已有结构的可能。