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從頭設計全新的酶需要引入活性位點和底物結合囊袋，并預測這些活性位點和底物結合囊袋在發生催化反應時生成的幾何上相容的天然支架，但由于缺乏合適的蛋白質結構，以及天然蛋白質序列-結構關系的復雜性，這一設計受到了限制。

近期，來自美國華盛頓大學的科研團隊在《Nature》雜志發表題為“De novo design of luciferases using deep learning”的論文，首次合成出非自然界存在的酶。科學家在文章中描述了一種基于深度學習的“family-wide hallucination”方法，利用該方法模擬生成了大量包含不同口袋形狀的理想化蛋白質結構，并進一步優化序列。科學家以這些蛋白結構作為支架設計人工熒光素酶，最終獲得一種小而耐熱、催化效率比擬天然熒光素酶，且具有高度底物特異性的人工合成酶。該酶可選擇性地催化合成熒光素底物二苯基特拉嗪（DTZ）和2-脫氧腔腸素（h-CTZ）的氧化化學發光，其設計的關鍵是在活性位點將一個精氨酸胍基定位到反應過程中形成的具有高度形狀互補性的結合口袋中的陰離子附近。

開發具有高度活性和特異性的生物催化劑，并在生物醫學中廣泛應用是計算酶設計的關鍵里程碑，該方法的應用可有望產生廣泛的熒光素酶和其他酶。

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責任編輯：Rex_18