人工智能赋能丝氨酸水解酶的设计进展

张一飞; 丁于敬; 佘傲

doi:10.14135/j.cnki.1006-3080.20250429002

华东理工大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 51 ›› Issue (03) : 291 -294. DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20250429002

人工智能赋能丝氨酸水解酶的设计进展

张一飞, 丁于敬, 佘傲

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摘要

近年来，人工智能技术在蛋白质结构预测与功能设计方面取得了突破性进展，为人工酶的从头设计提供了全新的方法和工具。丝氨酸水解酶因其催化机制明确，成为人工酶设计任务的代表性模型。本文综述了近年来开发的重要深度学习算法及其在人工酶设计中的典型应用，并重点介绍了人工丝氨酸水解酶的最新设计成果。这些突破性进展为创制具有更高催化效率和稳定性的人工酶铺平了道路，标志着酶设计领域迈入了新的阶段，有望带来生物制造相关产业的变革。