塑料降解回收利用最新Nature

塑料污染带来了生态挑战，酶降解为聚酯废物回收提供了一种潜在的绿色和可持续的途径。聚对苯二甲酸乙二醇酯(Poly ethylene terephthalate，PET)占全球固体废物的12%，理论上可以通过快速酶解然后再聚合或转化/增值为其他产品来实现PET的碳循环经济。然而，PET水解酶的应用受阻于它们在pH和温度范围内缺乏稳定性、反应速度慢以及无法直接使用未经处理的消费后塑料。

▲第一作者：Hongyuan Lu

通讯作者：Hal S. Alper

通讯单位：美国德克萨斯大学奥斯汀分校

DOI：https:// doi.org/10.1038/s41586-022-04599-z

来自德克萨斯大学的Hal S. Alper课题组使用基于结构的机器学习算法来设计稳定且有活性的PET水解酶，文章发表于近期的nature，题目为“Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization”。作者认为普通的蛋白质工程的方法不能权衡到整体稳定性和活性之间的进化。为此，作者使用三维自监督卷积神经网络(convolutional neural network，CNN) MutCompute (https://mutcompute.com)来识别稳定的突变。该算法在训练来自蛋白质数据库的19,000 多个序列平衡的蛋白质结构的基础上，学习氨基酸的局部化学微环境，并且可以根据局部微环境预测蛋白质中野生型（wildtype，WT）氨基酸需要优化的位置。

作者使用MutCompute执行计算机综合诱变扫描，获得了晶体结构WT-PETase（PDB 5XJH）和ThermoPETase（PDB 6IJ6）中每个位置的所有20个氨基酸的结构拟合的离散概率分布。将预测的分布呈现到蛋白质晶体结构上，以识别WT氨基酸残基拟合不如潜在的突变位置。然后通过预测概率（拟合倍数变化）对预测进行排序，采用逐步组合策略，共预测产生了159个单点或多点突变。进一步通过酯酶活性和塑料降解速率测量表征催化活性的提高和通过蛋白质Tm的测量表征热稳定性的提高的突变体。

作者的突变体和支架的组合体FAST-PETase（functional active stable and tolerant PETase）与野生型PETase相比包含五个突变（来自预测的N233K/R224Q/S121E和来自支架的D186H/R280A），相对于野生型和工程替代品在温度30-50°C和一系列pH值范围内显示出优异的PET水解活性。作者证明，FAST-PETase几乎都可以在1周内将51种不同热成型的未经处理的消费后PET完全降解。FAST-PETase还可以在50 ºC下解聚商用水瓶的未经处理的无定形部分和整个热预处理水瓶。

最后，作者通过使用FAST-PETase并从回收的单体中重新合成PET，展示了一个PET回收的闭环过程。总的来说，作者的实验结果证明了在工业规模上进行酶塑料回收的可行途径。

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