具有特定功能的酶在工业、医学和环境保护等领域的重要性持续上升，可用于更环保的化学品合成、定向生产活性成分以及分解有害环境物质。

格拉茨工业大学（TU Graz）生物化学研究所Gustav Oberdorfer课题组与格拉茨大学研究人员合作，近日在《自然》（Nature）发表研究，介绍一种用于定制酶设计的新方法。

研究提出的技术名为Riff-Diff（Rotamer Inverted Fragment Finder–Diffusion）。该方法的核心在于围绕酶的活性中心直接构建蛋白质结构，而不是先在现有数据库中寻找可匹配的结构框架。研究团队表示，借助该流程设计出的酶在活性与稳定性方面均优于以往的人工酶。

面向化学反应的高效生物催化剂

Oberdorfer表示，与传统“先找结构再匹配活性中心”的路径不同，新方法能够在一次性流程中从零开始更高效、精准地设计用于特定化学反应的酶；其欧洲研究委员会（ERC）项目HELIXMOLD为相关突破奠定了关键基础。

论文第一作者之一、格拉茨工业大学生物化学研究所的Markus Braun称，新方法产出的酶可作为高效生物催化剂，并因稳定性更适用于工业环境，从而显著减少以往所需的大量筛选与优化工作，使酶设计更易被更广泛的生物技术界采用。

研究团队指出，该进展与机器学习技术的发展有关，使得构建较以往更复杂的结构成为可能。Riff-Diff将多种生成式机器学习模型与原子级建模结合：研究人员先在活性中心周围放置蛋白质结构基元，随后由名为RFdiffusion的生成式人工智能模型生成完整蛋白质分子结构，并通过其他模型逐步优化骨架，使化学活性元素实现高精度定位。团队称，实验获得的高分辨率蛋白质结构验证了其可达到埃级精度（1埃等于0.1纳米）。

实验验证与热稳定性表现

研究团队在实验室对方法效果进行了验证。在35个测试序列中，已生成多种不同反应类型的活性酶。研究称，新催化剂的反应速度显著快于以往计算机辅助设计的酶。

在稳定性方面，研究显示新酶具有较高热稳定性：几乎所有酶在90摄氏度或更高温度下仍能保持功能性构象。研究人员指出，这一特性对工业应用尤为关键。

论文第一作者之一Adrian Tripp表示，自然界通过进化产生大量酶，但过程耗时较长；该方法可显著加速这一过程，从而支持更可持续的工业流程、开发针对性酶疗法并助力环境保持清洁。

研究还强调了跨学科合作的作用。格拉茨大学化学研究所的Mélanie Hall表示，蛋白质科学、生物技术与有机化学等领域专长的整合，体现了跨学科方法对现代生物催化进步的重要性。