從頭預測酶分子優化設計

通過分子動力學（molecular dynamics，MD）模擬、量子力學/分子力學（quantum mechanics/molecular mechanics，QM/MM）聯用方法對酶分子催化機理分析，以及對蛋白質骨架結構進行進一步修飾可大幅提高基于從頭預測方法獲得新酶分子的催化活性。例如，在?Kemp?消除反應酶分子設計中，羧酸基團作為廣義堿與非極性底物間相互作用。但是由于羧酸基團自由度較大，如果不能準確計算羧酸基去溶劑化效應的能量消耗及熵減，可能使羧酸基團失去廣義堿功能從而導致反應無法進行。Warshel?課題組通過?QM/MM?經驗價鍵（empirical valence bond，EVB）方法預測高活性?Kemp?消除反應突變體，其結果與實驗值比較一致，但與實驗速率常數推導出的能壘的相關性較弱。Mayo?課題組計算迭代方法，以非活性蛋白質支架?HG-1?為起始點計算，迭代校正后獲得的?8?種設計酶均表現出顯著的催化活性，大幅提高了計算設計酶分子的成功率。

Diels-Alder?反應是雙分子成環反應，自然界中并未發現能夠催化該反應的天然酶分子。2010?年，Baker?研究團隊通過“Inside-out?策略”設計了?84?個可能具有?Diels-Alder?反應催化活性的蛋白，實驗驗證后僅余兩個蛋白（DA_20?和?DA_42）具有?Diels-Alder?反應催化活性。隨后，Baker?團隊通過?Foldit?在線蛋白質折疊游戲對從頭設計的?Diels-Alder?催化酶引入骨架活性以改善骨架結構問題。多名在線貢獻者重塑?DA_20?骨架，使底物與蛋白骨架充分適應調整，從而將?Diels-Alder?催化酶活性提高至少?18?倍。2012?年，Roelfes?課題組在轉錄因子?LmrR?孔道末端引入半胱氨酸，共價連接含有鄰菲羅啉或聯吡啶基團的小分子進而與?Cu(Ⅱ)?配位，設計出的人工金屬酶具有?97%?的對映選擇性。