AlphaFold2 可对酶进化进行大规模分析

快速阅读: 据《News-Medical.Net》称，夏洛特-柏林大学医学中心利用AlphaFold2分析酶进化规律，发现酶表面变化快，活性中心稳定。这对开发新抗生素有重要意义。

夏洛特-柏林大学医学中心2025年7月10日，酶在生物体内催化化学反应，没有它们生命就不可能存在。利用AlphaFold2人工智能，夏洛特-柏林大学医学中心的研究人员现在已经成功大规模分析了它们进化的规律。他们在《自然》杂志上描述了酶中相对快速变化的部分和长时间几乎不变的部分。这些发现对于开发新的抗生素等具有重要意义。

酶就像大自然的微小化学家：纳米级的蛋白质分子确保每个生物体的每个细胞都能进行化学反应。大多数人并未察觉到酶遍布我们的生活：它们使食物的消化成为可能——不仅对我们，也对微生物而言。没有酶，就没有面包、啤酒和奶酪。它们也在工业中发挥作用，例如在药品和清洁剂的生产中。同样，酶在许多药物的效果和作用机制中起着关键作用。许多抗生素和抗真菌药物针对的是它们所针对病原体的特定酶。如果这些酶在其相应活性成分结合的部位精确地改变形状，药物将失去效果。同样的原理也适用于许多其他药物。许多抗癌药物靶向肿瘤中的酶，这些酶在治疗过程中可能会改变形状，从而导致药物失效。

人工智能系统是解决研究问题的唯一途径

然而，确定酶进化的规律并不容易。需要比较大量酶的三维结构。然而，对于许多酶来说，这种信息并不为人所知，因为通过实验手段确定单个酶的三维结构耗时且可能需要数月。“相反，我们利用AlphaFold2，在几个月内计算了近10,000种酶的结构，”马克·拉尔瑟说道。AlphaFold2是一种人工智能模型，它仅根据酶的氨基酸序列（即其化学组成）推断出酶的三维结构，并且已被证明具有极高的准确性。2020年，AlphaFold2被全球誉为突破性成果，仅四年后，也就是去年，该人工智能模型的开发者获得了诺贝尔化学奖。

超级计算机追踪进化过程

释放AlphaFold2需要巨大的计算能力——而且是大量的计算能力。“我们使用了瑞典的Berzelius超级计算机进行计算，”来自马克·拉尔瑟实验室的科学家奥利弗·莱姆克表示，他是相关论文的两位主要作者之一。这台300 petaflops的计算机由林雪平大学的国家超级计算机中心运营，并可根据国际研究团队的需求提供使用。

相关报道：

阻断单一酶可重塑火蜥蜴肢体再生

Obicetrapib大幅降低高危心脏病患者LDL胆固醇超过30%

亚甲蓝成为败血性休克的辅助治疗

在夏洛特，研究人员最终分析了总共近11,300种酶的相似性和差异性，并在它们负责的代谢反应背景下进行了研究。除了他们自己计算出的约10,000种三维结构外，他们还考虑了大约1,300种之前使用AlphaFold2预测并已公开发布的三维结构。该团队的工作重点是酵母中的酶，即包括面包酵母在内的单细胞真菌。正如来自拉尔瑟实验室的该研究的第二位主要作者本杰明·海尼克解释道：“酵母真菌是研究最透彻的生物之一。无论是酶基因还是代谢，我们对它们的数据最为全面。”

所研究的酶来自27种不同的酵母物种，这些物种经历了总计4亿年的进化期。

化学决定酶的变化

研究小组发现了几种控制酶进化的方式。例如，它们的表面比内部变化更快。相比之下，它们所谓的活性中心——发生化学反应的部位——在很长一段时间内几乎没有变化。如果酶必须在其表面上结合其他分子以履行其功能，那么这些区域的形状则保持稳定。“简而言之，我们可以这样说，酶主要在不影响化学反应的区域进一步演化，”马克·拉尔瑟解释道。“因此，新陈代谢本身在酶结构的进化中起着关键作用。”

化学决定酶的变化

这项研究的结果对于优化生物技术过程以及开发新的活性成分具有重要意义。回到抗生素的例子：马克·拉尔瑟补充道：“有时，当一种新抗生素上市后，很快就会出现第一批耐药菌株。”原因在于，活性物质靶向的细菌酶进化速度快。我们的数据可用于识别那些不太可能发生变化的酶部分。针对这些区域的新抗生素可能在更长的时间内保持其效果。

来源：夏洛特-柏林大学医学中心

期刊参考文献：Lemke, O., 等. (2025). 代谢在4亿年间塑造酶结构的作用. 自然. doi.org/10.1038/s41586-025-09205-6.

(以上内容均由Ai生成)