数据驱动筛选 175 种亚胺还原酶，等摩尔底物还原胺化放大至克级光学纯产物

学术圈重大事件 · 发布 2026-08-22T09:40:00+08:00 · 更新 2026-08-22T09:40:42+08:00

核心结论

Nature Communications 研究把 175 种亚胺还原酶的大规模筛选、序列分析和机器学习预测串成闭环，显示等摩尔底物条件下的高选择性还原胺化在该酶家族中较为广泛，并将部分反应放大到克级。结果为手性胺工艺减少过量底物和逐个试错提供平台，但模型外推、酶寿命与流程经济性仍需验证。

发生了什么。 Nature Communications 于 8 月 22 日以可引用的早期开放版本发表一项酶工程研究。团队对 175 种亚胺还原酶和还原胺化酶进行大规模迭代活性筛选，再把序列分析与机器学习引导的探索接入同一流程，目标是回答一个长期影响工艺采用的问题：在胺与羰基化合物按等摩尔投料时，这类酶究竟能覆盖多宽的底物空间。

关键细节。 研究显示，等摩尔条件下的不对称还原胺化并非只存在于少数“明星酶”，而是在该酶家族中较为广泛。筛选得到的催化剂同时表现出较宽底物范围、较高比活性和优秀立体选择性；序列层分析还找出与广谱还原胺化能力相关的特征，并定位了影响立体选择性的关键残基。用筛选数据训练的模型可以预测此前未测试底物组合的活性，部分反应进一步放大到制备规模，获得克级光学纯胺产物。

为什么重要。 手性胺广泛存在于药物与精细化学品中，但实验室可行不等于工业可用。等摩尔投料意味着减少过量胺或羰基化合物带来的分离、成本与废物负担；把负结果、序列特征和放大验证组织成可检索的酶库，也比逐个试错更接近可复用的工艺平台。对生物催化团队而言，价值不只是一组新酶，而是“筛选—预测—验证—放大”的闭环。

还需观察。 页面明确标注这是已接受、可引用但仍会做编辑加工的早期版本。论文证明了若干克级案例，尚不能据此推断全部药物中间体都具备同样转化率、稳定性或经济性；模型对新底物空间的外推能力、酶在高底物浓度和长周期反应中的寿命，以及与现有化学催化路线的全流程比较，仍需后续数据。

来源：Nature Communications 论文；DOI

信息来源

• Nature Communications 论文
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可信度说明

来源为 8 月 22 日 Nature Communications 开放获取论文，页面标注为已接受、可引用的早期版本，尚会经历编辑加工。核心结论包含 175 种酶筛选、模型预测与克级放大，但并不等同于所有底物或工业条件均已验证；研究还由罗氏和基因泰克相关项目资助。

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