沒(méi)有酶，生物體將無(wú)法生存。正是這些生物催化劑促進(jìn)了一系列的化學(xué)反應(yīng)，產(chǎn)生了細(xì)胞的構(gòu)建塊。酶還廣泛用于生物技術(shù)和我們的家庭，例如用于洗滌劑。
為了描述酶促進(jìn)的代謝過(guò)程，科學(xué)家們參考了所謂的 Michaelis-Menten 方程。該方程描述了取決于底物濃度的酶促反應(yīng)速率 - 底物在反應(yīng)過(guò)程中轉(zhuǎn)化為最終產(chǎn)物。該方程中的一個(gè)核心因素是“米氏常數(shù)”，它表征酶對(duì)其底物的親和力。
在實(shí)驗(yàn)室中測(cè)量這個(gè)常數(shù)需要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力。因此，只有少數(shù)酶存在這些常數(shù)的實(shí)驗(yàn)估計(jì)值。HHU 計(jì)算細(xì)胞生物學(xué)研究所和斯德哥爾摩查爾姆斯理工大學(xué)的一組研究人員現(xiàn)在選擇了一種不同的方法來(lái)使用 AI 從底物和酶的結(jié)構(gòu)中預(yù)測(cè)米氏常數(shù)。
他們將基于深度學(xué)習(xí)方法的方法應(yīng)用于從細(xì)菌到植物和人類的 47 種模式生物。由于這種方法需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)，研究人員使用了來(lái)自近 10,000 種酶-底物組合的已知數(shù)據(jù)。他們使用未用于學(xué)習(xí)過(guò)程的 Michaelis 常數(shù)測(cè)試了結(jié)果。
Lercher 教授這樣評(píng)價(jià)結(jié)果的質(zhì)量：“使用獨(dú)立的測(cè)試數(shù)據(jù)，我們能夠證明該過(guò)程可以預(yù)測(cè)米氏常數(shù)，其準(zhǔn)確度類似于來(lái)自不同實(shí)驗(yàn)室的實(shí)驗(yàn)值之間的差異?，F(xiàn)在，計(jì)算機(jī)可以在幾秒鐘內(nèi)估算出一個(gè)新的米氏常數(shù)，而無(wú)需進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。”
正如PLOS Biology雜志在隨附的文章中所強(qiáng)調(diào)的那樣，模型生物所有酶的 Michaelis 常數(shù)的突然可用性為代謝計(jì)算機(jī)建模開(kāi)辟了新的途徑。
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