近来，华东理工大学郑高伟团队联合范贵生团队，开宣布一种根据基序查找的深度学习酶发掘战略，成功发掘出一类此前未被发现的天然NADH依靠型亚胺复原酶，为手性胺的高效生物组成供给了新酶催化剂与研讨思路。2026年3月26日，相关效果已在线发表于期刊，论文标题为“A motif-based deep learning tool for the identification of unusual NADH-dependent imine reductases”，一起榜首作者为沈昕元博士生和吴宇轩博士生。

  亚胺复原酶（IREDs）作为组成手性胺的重要生物催化剂，近年来已大规模的使用于手性胺化学品的组成。但是，现在已报导的亚胺复原酶简直均为NADPH依靠型，没有见天然NADH依靠型亚胺复原酶的研讨报导。

  因为缺少NADH依靠型亚胺复原酶的探针序列，传统依靠全序列比对的酶发掘办法，没办法完成对NADH依靠型亚胺复原酶的发掘，成为限制新式亚胺复原酶发现的瓶颈。为打破这一难题，研讨团队跳出传统全序列比对的思想结构，安身酶部分功用保存基序，开宣布全新的PM2S（Protein Motif to Search）酶发掘战略。

  该战略整合了基序查找、深度学习驱动的迭代检索与成果校准三大模块：首要参阅结构同源酶的辅因子结合基序特征，规划出亚胺复原酶NADH结合的特异性基序，以此为根底对包括157,306条序列的3-羟基异丁酸脱氢酶宗族数据库进行初筛，取得15个偏好NADH依靠性的种子蛋白。随后使用深度学习驱动的检索模块进行迭代扩展查找规模，进而对候选酶进行辅因子类型校准，终究挑选得到95个候选的天然NADH依靠型亚胺复原酶。

  通过聚类分析与试验验证，团队选取的代表性酶均表现出对NADH的明显辅因子偏好性，能高效使用NADH作为辅因子催化亚胺复原和复原胺化两类反响，且底物适应性广泛：可催化多种环状酮、脂肪族酮、醛类与不同位阻胺供体的偶联复原胺化反响，还能高效催化环状亚胺组成手性胺产品，对映选择性达99%以上。它们还能催化组成西那卡塞、替卡塞等药物的要害中间体，部分产品的制备功率优于传统NADPH依靠型酶，展现出杰出的工业使用远景。

  为提醒这类酶NADH偏好性的分子机制，该团队解析了酶-辅因子复合物结构，发现了辅因子结合口袋中的要害天冬氨酸(Asp)残基：该残基能与NADH构成安稳的空间和电荷相互效果，而NADPH的额定磷酸基团会因空间位阻和静电排挤难以结合。定点骤变试验进一步证明，将该Asp残基骤变为精氨酸(Arg)等带正电氨基酸后，酶的辅因子偏好性会完全反转，证明晰该位点对辅因子选择性的决定性调控效果。

  综上，该研讨构建了根据“部分保存基序 + 深度学习”的酶发掘新范式，打破了传统办法的限制，为发掘未被报导的功用酶宗族供给了通用东西；发现了天然的NADH依靠型亚胺复原酶，丰厚了IRED宗族的多样性；阐明晰辅因子选择性调控机制，为后续的酶工程改造及高效生物催化系统的构建奠定了根底。（来历：科学网）