近日，化工巨头巴斯夫、奥地利工业生物技术研究中心（acib）和奥地利格拉茨大学的研究人员共同开发了一种全新的计算机辅助模型。
相关研究成果已发布在《Nature》上，该模型可以提高酶的性能，并使新的生物催化生产过程能够更快地从实验室扩大到工业生产，
至关重要的酶：温度和溶剂浓度
酶是在人体和所有其他生物体中执行许多功能的蛋白质，它们是加速化学反应的生物催化剂。
酶几乎参与体内所有的代谢过程，例如食物的消化或细胞和组织的形成。
合成生物企业在生产过程中也将酶作为重要的生物催化剂，巴斯夫同样在使用它们来制造维生素、调味剂或化妆品和洗涤剂配料等产品。
但是酶非常敏感，在巴斯夫计算蛋白质工程全球负责人Stefan Seemayer博士给我们举了几个温度的例子。
如果温度过高，酶就会停止正常工作，它们不再被正确折叠并失去其三维结构，这意味着活性中心不能发生进一步的催化反应。
然而，当温度过低时，酶也无法发挥最佳功能，只能产生较少体积的所需产品。
生物催化剂的活性还会受到反应介质中所含物质（如溶剂）的影响。
如果没有溶剂，酶就无法完全进入这些物质并将它们转化为其他材料。
但是，如果溶剂浓度过高，酶就会失去其结构并停止活性，如果浓度或温度过低，则会降低产量。
利用大模型 寻找最佳组合
Seemayer强调说：“为了最大可能的获得所需产物，我们需要找到酶的最佳点，即反应温度和溶剂浓度都实现最佳组合。”
过去，确定温度和溶剂浓度的最佳组合是一个涉及许多实验室的复杂过程，太多因素会影响用于生产化学品的酶的效率，需要大量的时间和资源。
巴斯夫、ACIB和格拉茨大学的研究人员现在开发出一套回归模型，作为传统生化模型的扩展。
回归模型是一种统计方法，用于根据收集的科学数据分析和预测生化反应。
该模型只需要进行一些初步的实验室测试，例如确定酶的去折叠曲线，将获得的数据被输入到计算机模型中。
模型就能计算反应温度和溶剂浓度的最佳组合，以获得最佳的酶性能。
模型确定各种ERED在相应温度下反应温度和溶剂浓度的合适反应条件
“这听起来很简单，但它大大提高了生物催化过程的效率，并让我们对酶催化有了新的理解，”Seemayer表示。
通过这种新方法，可以更容易地将不同的酶相互比较，并且可以优化它们的性能。
该技术让研究人员可以更快地完成实验室的研发工作，从而更快地开始扩大生产规模。这大大降低了成本和资源消耗，提高了生物催化的可持续性。
