金属水解酶的计算设计

从头酶设计旨在构建具有理想活性位点的蛋白质，这些活性位点围绕并稳定目标化学反应的过渡态(s)^{1,2,3,4,5,6,7}。生成式人工智能方法RFdiffusion^8,9解决了这个问题，但需要指定每个催化残基的序列位置和骨架坐标，从而限制了采样空间。在此，我们引入了RFdiffusion2，它消除了这些要求，并利用它从量子化学得出的活性位点几何结构开始设计锌金属水解酶。

在最初实验测试的96个设计中，活性最高的一个催化效率（k_cat/K_M）达到了 16,000 M⁻¹ s⁻¹，比先前设计的金属水解酶高出数个数量级^6,7,10,11。第二轮96个设计产生了另外3种高活性酶，其k_cat/K_M值最高可达 53,000 M⁻¹ s⁻¹，催化速率常数（k_cat）最高可达 1.5 s⁻¹。

活性最高的四个设计的结构模型与已知结构以及它们彼此之间的结构都有所不同，并且活性最高的设计的晶体结构与设计模型非常接近，这证明了设计方法的准确性。活性最高的酶被PLACER¹²和Chai-1（参考文献 ¹³）预测具有预组织的活性位点，这些活性位点有效地将底物定位，以便被结合金属激活的水分子进行亲核攻击。无需实验优化即可直接从计算机生成高活性酶的能力，应该能催生出新一代高效的设计催化剂^14,15。