发布日期：2025-12-22 14:32    点击次数：137

你敢笃信吗？无须在实验室里苦熬数亿年的进化岁月，东说念主工智能刚刚仅凭“算力”，就造谣瞎想出了一种催化活性高达 53,000M^-1s^-1的超等酶，一举将东说念主类重新瞎想酶的水平拉升了几个数目级，让“磋商机创造生命零件”的科幻场景透澈酿成了推行。

这等于刚刚触动科学界的里程碑时期。

这项由2024 年诺贝尔化学奖得主 David Baker领衔，华盛顿大学瞎想研讨所团队完成的重磅遵守，2025 年 12 月3日同期登上了顶级期刊《当然》《当然-圭表》。这不单是是瞎想出了几个新卵白，它瑰丽着咱们正在非凡一说念门槛：从“发现”大当然的酶，走向了“定制”当然界从未有过的催化剂。这一时期有望在降解塑料、排斥遥远化学品致使调养疑难杂症上，展现出天主般的创造力。

在微不雅寰宇里，酶是掌控生杀大权的“手术刀”。它们能精确地割断或纠合化学键，防守生命的运转。当年，科学家思瞎想一个新的酶，就像是在试图复刻一把极其复杂的锁。

此前的 AI 固然狠恶（比如初代 RFdiffusion），但它有个致命的短处：它像个古板的招引师，你必须告诉它“活性中心”这几块要道的砖头具体砌在墙的第几层、第几行。如若你不知说念位置？抱歉，它盖不出来。

但关于一个全新的化学反馈，谁知说念那把“手术刀”该藏在卵白质的哪个褶皱里？

为了叨唠这个僵局，David Baker 的团队祭出了一个新的“大杀器”——RFdiffusion2。这是一个基于“流匹配”（Flow Matching）生成的深度学习模子。它最神奇的方位在于，它学会了一种名为“原子级活性位点搭建”的魔法。

浮浅来说，你不需要先造屋子再摆居品。你只需要把几个要道的原子（也等于催化反馈的中枢基团）像幽魂相同悬浮在虚空中，告诉 AI：这等于我要的反馈现场，请围绕这几个悬空的原子，造谣长出一个卵白质把它们稳稳托住。

不需要指定位置，不需要预设骨架，一切由 AI 自行脑补。

有了这把新钥匙，团队决定挑战一个高难度动作：锌金属水解酶。这种酶在当然界中能通过锌离子激流水分子，像剪刀相同剪断坚固的化学键。

他们领先诈欺量子化学磋商（DFT），算出了化学反馈中最要道、也最稍纵则逝的阿谁情状——过渡态。这就像是用高速录像机拍下了枪弹穿过苹果的刹那间。

然后，他们把这个“枪弹穿过苹果”的原子几何结构丢给了 RFdiffusion2。

AI 启动在数字寰宇里荒诞试错。它不是在免强积木，而是在概率的海洋里流动。它生成了数千种卵白质骨架，每一根线条都在试图完好地包裹住阿谁中枢的锌离子和反馈底物。紧接着，另一个 AI 助手 LigandMPNN 为这些骨架填上了血肉（氨基酸序列）。

在磋商机的筛选下，96 个看起来最完好的“瞎想图纸”被送往了实验室。

在合成生物学限度，经常的情况是：瞎想 100 个，99 个是废品，剩下一个勉强能动，还得在实验室里像真金不怕火蛊相同进化几十轮才智用。

但这一次，遗址发生了。

莫得任何实验优化，径直从电脑代码摇荡而来的卵白质，ZETA_1，还是测试就展现出了惊东说念主的活性。它的催化遵守（k_cat/K_M）达到了16,000M^-1s^-1

这是什么观点？以前科学家费尽举手投足瞎想的金属酶，活性经常只须两位数。ZETA_1 径直把这个数字拉升了三个数目级！

但这还不是止境。团队乘胜逐北，在第二轮瞎想中，引入了一个手脚“通用碱基”的谷氨酸，瞎想出了ZETA_2

53,000M^-1s^-1。

这个数据不仅碾压了通盘前辈，致使已经触际遇了很多自然进化酶的活性门槛。更可怕的是，这种酶额外“皮实”，能反复催化数千次而不疲顿。

数据固然漂亮，但在闻明不如一见之前，科学家老是心存疑虑：AI 幻思出来的结构，在推行中确凿长那样吗？

通过 X 射线晶体学时期，团队拍下了 ZETA_2 的“高清写照”。

当电脑瞎想的 3D 模子与真实的晶体结构重迭在一都时，在场的科学家都要起鸡皮疙瘩了——两者险些完好重合，缺欠仅为1.1 埃（1 埃等于一亿分之一厘米）。连活性中心那些要道原子的位置，都与 AI 臆度的分绝不差。

这就像是你画了一条龙，它不仅活了，连鳞片的纹路都和你画的一模相同。

RFdiffusion2 的出现，意味着咱们不再是当然的师法者，而是成为了创造者。今天它能剪断酯键，未来它就能吞并塑料垃圾，后天也许就能合成这一秒还不存在的救命药物。

正如 David Baker 所展示的，进化论用了几十亿年才完成的责任，当今的 AI，只需要喝杯咖啡的功夫。

寰宇，准备好管待“定制生命”的时期了吗？

参考文件：

Donghyo Kim et al.Computational design of metallohydrolasesNature(2025).Woody Ahern et al.Atom-level enzyme active site scaffolding using RFdiffusion2Nature Methods(2025).

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