22 августа 2026 г.
ИИ спроектировал ферменты уровня природных: активность выросла в тысячу раз
RFdiffusion2 собрал белки, которые заработали ферментами сразу после синтеза: 53 000 M⁻¹·с⁻¹ там, где прежние дизайны давали 60.
Из 96 белков, синтезированных по чертежу нейросети, пять сразу заработали как ферменты. Доводить их в лаборатории не пришлось.
Учёные Вашингтонского университета, Института физики белков и ETH Zurich впервые довели компьютерный дизайн фермента до природной активности и подтвердили её экспериментом.
Раньше и теперь. Прежние спроектированные металлогидролазы разгоняли реакцию с эффективностью 3–60 M⁻¹·с⁻¹. Природные ферменты на тех же субстратах работают на 10⁴–10⁶. Три белка новой серии, ZETA_1–ZETA_3, дали 16 000–53 000 и впервые попали в природный диапазон (Nature, 3 декабря 2025).
Считали с обратного конца. Обычно дизайн начинают с поиска подходящего белкового каркаса. Здесь сначала рассчитали методами квантовой химии геометрию активного центра с ионом цинка, а RFdiffusion2 подобрал под неё остов белка. На бенчмарке модель построила каркасы для всех 41 активного центра из 41, прежние методы справлялись с 16.
Вторая серия из 96 конструкций дала 11 активных ферментов. Лучший, ZETA_2, разгоняет реакцию до 1,5 оборота в секунду, а кристаллическая структура ведущего дизайна совпала с расчётной моделью. Направленную эволюцию, привычную многомесячную доводку мутациями и отбором, не проходил ни один белок.
Повторить можно. Код RFdiffusion2 открыт на GitHub у RosettaCommons под BSD-3-Clause, поддерживается только inference. Установка идёт командой `python setup.py`, которая скачивает веса и Apptainer-контейнер и занимает больше получаса. Варианта через conda или Docker нет, а без GPU расчёт идёт крайне медленно: на RTX 2060 один кейс занимает до 10 минут.
Первоисточник