一项新的研究表明，在从零开始设计酶方面迈出了显著的一步。通过他们的方法，作者设计了一种酶，它使用共价中间体来催化两步反应，类似于许多蛋白酶在分解蛋白质时所做的。这为能够促进复杂多步骤反应的工程酶建立了一个框架。

合理设计能够催化任意化学反应的酶仍然是计算蛋白质工程中的一个巨大挑战。传统的方法依赖于将活性位点放置在预先存在的蛋白质支架中，由于结构灵活性和活性位点预组织的限制，这往往限制了催化效率。尽管化学干预已经规避了这些挑战，但初始计算设计的效率仍然远远低于天然酶的观察范围。然而，深度学习的最新进展为从头开始设计蛋白质提供了新的机会，特别是为丝氨酸水解酶（已知最大的酶类）中发现的复杂活性位点提供支架。

在这里，Anna Lauko和同事们提出了PLACER（蛋白质-配体原子构象集合复制）——一种新的机器学习网络，通过考虑蛋白质主链、氨基酸身份和结合分子的化学结构来预测酶活性位点的精确原子结构。Lauko等人利用射频扩散技术制造具有复杂催化位点的蛋白质，并利用PLACER评估这些蛋白质的活性位点组织，成功地设计出了功能性丝氨酸水解酶，能够从最小的活性位点规范中有效地催化酯水解。

此外，他们利用他们的方法在低通量筛选中发现了新的催化剂，产生了五种不同于天然丝氨酸水解酶的独特酶折叠。