AI輔助蛋白設計推進人工金屬酶光催化研究

人工金屬酶背景

人工金屬酶（Artificial Metalloenzymes，ArMs）透過將合成金屬催化劑與蛋白質骨架結合，為實現非天然化學反應的高效、高選擇性催化提供新途徑。

傳統人工金屬酶設計主要依賴天然蛋白質改造，難以為結構複雜的非天然金屬配合物提供合適的結合環境，尤其難以實現高度對映選擇性的光催化反應。

設計與優化方法

研究首先利用RFdiffusion All-Atom與LigandMPNN設計金屬配合物結合口袋，獲得具對映選擇性結合能力的蛋白支架。

在獲得初步支架後，團隊進一步通過定向進化優化其催化活性與立體選擇性，令生成的蛋白骨架能特異性識別並穩定非天然金屬配合物。

應用與意義

該方法為人工金屬酶在對映選擇性光催化等前沿領域的應用提供了新範式，亦顯示生成式蛋白設計可以與定向進化等實驗手段互相配合。

相關成果已於學術期刊《Nature》發表，屬於計算蛋白設計與光催化交叉領域的研究，結合了運算生成與實驗進化兩條技術路線。