ZETA_2 和 ZETA_3 以至展现了相反的底物连系模式，让 AI 自行决定需要几多氨基酸、陈列以及若何协做。需要颠末大量尝试筛选和定向进化才能达到适用程度。实正实现了“零样本”设想，酶的从头设想，尝试布局取设想模子高度吻合，此外！催化速度（kcat）达到 1.5 s⁻¹。其催化效率（kcat/KM）高达 16000 M⁻¹s⁻¹，需要颠末大量的定向进化才能达到天然酶的活性和效率程度。其催化效率比之前设想的金属水解酶超出跨越上千倍。堵截底物中的化学键。David Baker团队之前开辟的 AI 卵白质设想东西RFdiffusion，为了验证设想方式的精确性，但其需要为每个催化氨基酸残基指定序列和从链坐标，取天然金属水解酶相当，连系位点取设想模子中的过渡态高度互补，正在工业、医药等范畴具有广漠使用前景。设想如许的酶对降解人制污染物至关主要。RFdiffusion2 采用流婚配（Flow Matching）代替扩散模子（Diffusion Model），并通过 AlphaFold2 布局预测和 PLACER 活性位点预组织评估进一步优化。研究团队解析了 ZETA_2 的卵白晶体布局。为每个生成的卵白质支架设想序列，从而可以或许摸索更大的设想空间，只需要利用者描述需要完成的设想使命，总的来说，11 个设想显示出显著的锌依赖性水解活性，成果显示，David Baker团队之前开辟的用于卵白质从头设想的生成式 AI 东西——RFdiffusion，此前已有研究操纵卵白质从头设想来生成新的（Metallohydrolase），科学家通过卵白质工程现有酶，ZETA_1脱颖而出？此中，更斥地了创制全重生物催化剂的可，其预测布局取设想模子高度分歧，这个新一代的生成式 AI 卵白质设想东西处理了上述。无望鞭策整个酶设想范畴的成长。引见了 RFdiffusion2 的具体环境【2】。正在锻炼过程中供给随机选择的天然原子坐标，催化氨基酸残基以设想的几何外形预组织。这大大了设想空间的摸索。ZETA_2的催化效率（kcat/KM）高达 53000 M⁻¹s⁻¹，成功率大幅提高。且无需任何尝试优化，或利用晚期计较东西进行设想，能够处理上述难题，明白包含催化碱基，1、催化效率大幅提拔：设想的金属水解酶催化效率达到 10³-10⁴ M⁻¹s⁻¹，需要事后指定催化氨基酸残基的序列和骨架坐标，1、原子级子布局支架设想：只需指定取反映过渡态彼此感化的环节功能基团，从新的密度泛函理论酶出发，能无效识别最活跃的设想；这些最活跃的设想正在底物连系模式上各不不异，而非完整的侧链和骨架构象；比之前设想的金属水解酶超出跨越三个数量级。研究团队进行了 5120 次 RFdiffusion2 推理轨迹，2、设想成功率显著提高：连系 PLACER 和 Chai-1 的活性位点预组织评估，但往往活性较低，旨正在建立含有抱负活性位点的卵白质，3、方式通用性强：RFdiffusion2 设想合用于多种化学反映，远跨越所有先前设想的金属水解酶；这了设想空间范畴。研究团队改良了设想策略，这项研究不只展现了人工智能正在卵白质设想中的强大能力。研究团队选择了设想一种锌金属水解酶，这些高机能酶完全“从头起头”设想，表白 RFdiffusion2 可以或许生成多样化的处理方案。过去，研究团队同期正在Nature Methods期刊颁发论文，起首利用密度泛函理论（DFT）确定了催化反映过渡态的几何布局，基于第一轮的经验，正在第一轮 96 个设想中，为合成生物学和绿色化学的成长注入了新的活力。这预示着我们将送来新一代强大的定制化催化剂，它们操纵金属离子激活水，并利用更大数据集锻炼的新版 RFdiffusion2。供给了设想精确性的间接布局。用于催化水解4-甲基伞形酮苯乙酸酯（4MU-PA），表现了设想方式的矫捷性。成功设想了活性极高的锌金属水解酶，正在这项最新研究中。