近日，由好意思国伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校 Huimin Zhao 阐明和南京师范大学阐明崔海洋等东谈主共同研发出一种名为 EZSpecificity 的 AI 器具，告捷给酶装上了智能识别系统，能以前所未有的准确度算计酶和底物之间的匹配关系，干系论文发表于 Nature。

在卤化酶考据施行中，EZSpecificity 对 8 种酶和 78 种种种底物进行算计匹配，准确率高达 91.7%，远远逾越了之前最好的 AI 模子 ESP（58.3%）。

崔海洋告诉 DeepTech：“这次恶果为系数合成生物学限制提供了一个 AI 算计利器，惩办了元件功能界说这一底层问题。此外，为了测验模子，咱们初次诞生了一个颠倒高质地的、包含酶与底物三维复合体结构的数据库，涵盖了自然与非自然的底物，这是限制内前所未有的资源，不错为后续更多量度提供补助。简而言之，咱们同期孝顺了一个普适性强的模子和一个高质地的数据库。”

他赓续说谈：“这项恶果的始创性在于：咱们初次诞生了这么一个全面、高质地的酶-底物三维复合体数据库；同期，初次迷惑了能涵盖当然界中系数酶类型、真确具有普适性的算计模子。”

而若是大要提前算计一种酶会和哪一种底物匹配，不仅不错让东谈主们更深刻地意会生命的奥妙，还能在医药、环保和工业坐褥等限制大展拳脚。比如，不错预备大要降解塑料垃圾的超等酶，或者打造大要精确合成药物的生物工场等。

酶的配对：大海捞针般勤恳

在咱们的躯壳里有着数以亿计的渺小“化学工场”，它们昼夜不时地责任，看护着咱们的生命行径。酶即是这些“化学工场”的工东谈主，同期酶亦然一种神奇的生命催化剂。

它能精确地找到我方负责的原料也就是底物，然后将底物加工成东谈主体需要的产物。就像一把钥匙只可大开一把锁，一种酶时常也只遒劲一种或几种特定的底物，这种特质被称为底物特异性。恰是这种精确的识别才调，保证了东谈主体体内千千万万种化学反馈丝丝入扣地进行。

可是，这些渺小的酶是何如从一堆长相相反的分子中，准确找到我方的专属搭档的？其实，这并非一件容易事。酶就好比是一场舞会上的抉剔舞者，舞池里挤满景观相反的分子也就是底物，酶必须快速准确地找到阿谁和我方的“舞步”也就是催化反馈相匹配的唯一舞伴。

酶之是以大要识别底物，其要津在于它身上有一个名为活性位点的特地口袋。这个口袋的景观、电荷散播以及组成它的氨基酸种类，共同组成了唯独无二的三维密码。唯有底物的景观和化学性质恰好能像拼图一样镶嵌这个口袋，并能酿成致密的相互作用，才会发生化学反馈。

当年，东谈主们主要通过以下两种步骤来意会这种配对。第一种是反复施行的笨办法，就像把不同钥匙挨个儿插进锁里试试一样，这颠倒耗时耗力，而且酶和潜在底物的组成多得惊东谈主，根底试不完。第二种是 AI 算计的步骤，可是之前的 AI 模子有点像只是通过二维相片来判断酶和底物是否合得来，即通过酶的一维氨基酸序列或底物的分子式来判断。

这导致颠倒要津的少许被忽略：酶和底物的相互作用发生在三维立体空间里，只看二维平面相片的话，很难准确判断两个立体的东西能否严丝合缝地拼在系数。

此外，当然界中还存在深广身份不解的酶，尽管东谈主们知谈它们的存在，但却十足不了了它们可爱和什么样的底物打交谈。因此，迷惑一个大要意会三维空间作用、并能准确算计配对关系的 AI 模子，成为一个极具挑战性的问题。

带着超等器具箱而来的 EZSpecificity

为了惩办这个难题，崔海洋等东谈主打造了 EZSpecificity。它的告捷收货于三大法宝：一个名为 ESIBank 的超等数据库、一个大要看懂三维结构的眼睛、一个大要收拢重心的持重力机制。

要念念让 AI 变得更智谋，最初得用高质地的海量数据来喂养它。为此，他们诞生了 ESIBank 数据库，其中包含从多个全微生物数据库和科学文件中采集的 32 万对以上的酶-底物组合，既包括东谈主们从大当然中发现的自然组合，也包括东谈主们在施行室里打造的非自然组合，内部的底物种类达到 3.4 万多种，是之前最好数据库的 25 倍。

为了从那些唯有图片比如发表在论文中的化学结构图、而莫得被数据库收录的信息里挖宝，他们迷惑了一套半自动数据索取经过，这么一来就能自动识别图片中的化学结构，并将其调遣成计较机大要读懂的时势，从而极大丰富了数据起原。量度时候，崔海洋等东谈主挑升使用这一步骤来量度一种名为卤化酶的酶，并诞生了包含疏忽 3,300 配对的数据集，以便用于后续考据。

只知谈谁能和谁配对还不够，EZSpecificity 还得知谈它们是何如配对的。为此，他们哄骗分子对接模拟软件 AutoDock-GPU，来为数据库中的每一双酶和底物计较和生成了它们最可能的拥抱姿势，三维复合物结构是这种拥抱姿势的私有名称。

这个过程就像让 AI 来模拟酶和底物分子到底是如安在微不雅宇宙里再会、结归拢最完毕合的，其中包含了三维结构信息的 ESIBank 数据库，能为 EZSpecificity 的自我学习提供阔气的养料。

有了数据，EZSpecificity 又该何如意会这些复杂的三维结构？为此，崔海洋等东谈主使用一种名为“SE（3）-等变图神经荟萃”的 AI 模子算作它的眼睛。SE（3）-等变图神经荟萃能将酶的活性位点口袋和底物分子系数看作一个由原子和化学键相连而成的三维图。每个原子是一个节点。化学键即是相连节点的边。

SE（3）-等变图神经荟萃有着较好的等变性，不管把三维分子模子在电脑屏幕上何如旋转和平移，EZSpecificity 所能看到和意会的要津特征是不变的。就像咱们不雅察一辆车模一样，不管从哪个角度看，齐能认出它是一辆车，而且大要知谈轮子和车门的位置关系。而这种特质关于准确捕捉分子在委果三维空间中的相互作用至关遑急。

通过 SE（3）-等变图神经荟萃这双眼睛，EZSpecificity 不错学到活性位点里的每个原子的化学性质、空间位置，以及它们与周围原子的关系，从而大要感受到这个口袋的立体景观和化学环境。

光能看到细节还不够，EZSpecificity 还必须能从海量信息中收拢要津踪影，为此崔海洋等东谈主引入了交叉持重力机制。在酶的活性位点里，有几十个甚而上百个氨基酸和底物上的原子。可是，真确决定它们能否回电的，可能只是其中少数几个要津的讲和点。比如，某个带正电的氨基酸偶合收拢了底物上一个带负电的原子。

以前在 AI 模子在作念不异处理时，时常会给系数原子和氨基酸以不异的权重，但这就像画满了重心的教科书，齐是重心反而莫得重心。而交叉持重力节制则让 EZSpecificity 学会了聚焦，它能动态地分析酶上的氨基酸和底物上的原子，自动判断哪些配对才是最遑急的化学反馈，并给这些要津信息分派更高的权重，以及忽略掉那些无要津要的配景杂音，从而大要极大擢升模子判断的准确性和可解释性。

在多轮闇练中全面碾压前辈

为了考据 EZSpecificity 的有用性，崔海洋等东谈主对其进行了多轮大考。

在包含 32 万对数据的 ESIBank 进行测试时，EZSpecificity 在各款式的上齐完胜了之前的冠军模子 ESP。尤其是在最负责的双重目生场景下，即同期算计一个数据库里从未出现过的新酶和新底物能否配对时，EZSpecificity 的上风愈加明显。这阐明了它的强大的泛化才调，即它大要举一反三地算计从未出现的新情况。

前边提到 EZSpecificity 有三个法宝，为了考据每个法宝的遑急性，崔海洋等东谈主作念了拆解施行也就是消融施行。截止发现：若是去掉三维结构信息，模子性能就会下落；若是去掉交叉持重力机制，性能也会家乡。这就像一朝拆掉了一辆汽车的发动机或主义盘，汽车就会跑不快和开不准。因此，这一施行截止阐明了崔海洋等东谈主的每个预备齐是必弗成少的。

在委果施行室里，他们领受了一类在当然界中既深奥、又颠倒有用的酶——卤化酶。这类酶大要给分子加上卤素原子，这亦然制造药物和制造农药时的要津一步。可是，卤化酶到底可爱给哪些分子打交谈，此前东谈主们并不了了。

为此，崔海洋等东谈主考中了 8 种不同的卤化酶和 78 种它们可能遒劲的底物分子，这些底物与 EZSpecificity 之前学习过的分子的平均相似度唯有 9%，不错说基本全是目生相貌。

而在施行室里，崔海洋等东谈主使用高通量施行平台进行了 624 次委果的酶催化反馈。与此同期，EZSpecificity 也会字据它从文件中学到的卤化酶常识，来针对每一双组合进行算计，所领路的截止与施行室试管里委果发生的化学反馈高度吻合。

将加快超等降解酶发现过程，助力打造绿色细胞工场

有了历害的才调，还得大要推崇出来。在应用长进上：

最初，EZSpecificity 大要用于加快发现超等降解酶的发现过程。濒临塑料羞耻，东谈主们一直在寻找大要高效剖判塑料的酶。而 EZSpecificity 不错快速筛选当然界中数以百万计的未知之酶，从而大要算计哪些酶可能具备降解塑料的才调。

其次，EZSpecificity 大要用于预备绿色药物工场。好多药物的合成过程不仅才能繁琐而且羞耻较大，而哄骗 EZSpecificity 不错预备或者修订酶，从而让其更精确、更环保地合成药物。

再次，EZSpecificity 大要用于解读当然的基因密码。在泥土和海洋中，微生物体内贮蓄着深广功能未知的基因簇，而 EZSpecificity 不错匡助东谈主们将酶与它处理的中间产物对上号，从而破解这些自然产物的合成奥密，借此发现新的药物先到分子。

“总的来说，这个器具能让咱们更好地意会生命过程，尤其是在生物合成和工业生物催化限制，它就像是为建造屋子找到了各式安妥景观的砖块，是一个颠倒遑急的基础砌块。”崔海洋告诉 DeepTech。

他还示意：“创办一家生物科技公司一直是我的一个小梦念念。现在我的课题组有结合 AI、合成生物学和机器东谈主技巧的款式在股东，时机闇练时会推敲创业。咱们此前也参加了干系改造应用大赛，将倡导进行了展示并获奖，即咱们使用具身机器东谈主来惩办合成生物学施行自动化的问题，让机器东谈主匡助咱们实施施行操作，畴昔但愿做事于更鄙俗的生物学和化学限制。不外，现在咱们仍处于倡导和原型机阶段。”

参考尊府：

干系论文 https://doi.org/10.1038/s41586-025-09697-2

运营/排版：何晨龙