基于机器学习的酶催化剂立体选择性的调控与多手性精准合成

Developing enzymatic synthesis strategy with higher and easily controllable stereoselectivity, which can be used for the precision synthesis of optically pure compounds with several chiral centers, is a long-standing challenge in synthesis chemistry. This project mainly focuses on the stereoselectivity control of the ketoreductase-catalyzed desymmetrization of cyclic 1,3-diketones by machine-learning-guided directed evolution, and the precision synthesis of four enantiomers. First, this project will develop a novel DM (data mining) method to discover a series of novel ketoreductases with high activity and selectivity. And then a machine-learning-guided directed evolution strategy will be constructed and used for the protein engineering of new ketoreductases discovered by DM. Moreover, a series of cyclic hydroxy ketone compounds with a chiral quaternary center and chiral hydroxyl can be synthesized using these stereo-divergent mutants, respectively. This project also plans to explore the relationship between the structure of ketoreductase mutants and their divergent selectivity, and provides some knowledge about how these mutations influence the performance of various mutants. Our results will be useful for the development of more efficient, more stereoselective and greener enzymatic synthesis, and have important application potentials in the fields of biocatalysis and organic synthesis.

发展立体选择性更好的酶促方法，特别是能自由地调控多立体选择性、并能实现精准合成具有多手性中心化合物的单一镜像异构体的方法，是手性合成领域的一个重要挑战和核心科学问题。项目以实现对α，α-二取代1,3-二酮类化合物的酶催化还原立体选择性的有效调控和四种构型的精准合成为目标，以数据挖掘获得的新型酮还原酶为基础，发展基于机器学习的立体多样性蛋白质工程化方法，对所发现的特定新型酮还原酶进行理性设计，有效实现对该酶多种立体选择性的自由调控，实现四种构型多取代环状羟基酮的酶催化精准合成，并进一步探索酶结构与立体选择性之间的关系，深入认识还原酶突变结构对催化立体选择性的影响规律。本项目的研究有助于建立更加高效、绿色和高选择性的酶催化精准手性合成新方法，为制药工业和精细化工领域提供更好的酶催化剂，提升我国在生物催化手性合成研究领域的创新能力和国际竞争力。

手性药物分子的不同异构体通常具有不同的生理活性，要实现各异构体的精准合成十分困难。利用机器学习、计算化学等先进技术，发展高效的酶定向进化方法，实现对酶多立体选择性的调控，精准合成各个手性异构体，是一项具有重要科学意义的研究课题。本项目围绕原定研究要点，完成了以下四方面的工作。首先，我们建立了机器学习辅助的酶改造策略，仅通过少量的筛选，实现了羰基还原酶LbADH催化二取代-1,3-环二酮、α-取代-β-酮腈还原的多立体选择性调控。特定突变株可以分别高选择性地获得2-甲基-2-苄基-1,3-环戊二酮不对称还原产物的（2S,3S）和（2R,3R）异构体，以及α-乙基-β-酮腈不对称还原的(2R,3S)/(2S,3S)/(2S,3R)/(2R,3R) 四个构型产物。进一步探索了这两类LbADH突变株的底物谱和酶结构与立体选择性的关系。其次，项目组拓展了脂肪酸光脱羧酶和脂肪酶在计算化学指导下的理性设计，实现了脂肪酸光脱羧酶对不饱和脂肪酸顺反双键的选择性调控，和脂肪酶对仲醇的R/S选择性调控。此外，还发现了ThDP依赖酶催化分子内不对称Stetter反应、光激发环己酮单加氧酶催化脱卤氢化反应等2个酶催化新分子手性反应。最后还发展了R/S手性仲醇的精准合成系列方法，包括光/酶一锅法实现R/S仲醇的去消旋化、光/酶一锅法实现芳香族化合物合成R/S手性仲醇、双酶串联催化合成R/S手性氟代醇等。经过三年努力，已完成了预定任务和相关的拓展研究，取得了丰硕成果，已发表相关基金标注论文18篇，其中影响因子10以上论文7篇，包括3篇Angew Chem.，1篇Nature Commun.，2篇ACS Catal.等，培养毕业研究生7人。本项目的研究有助于建立更加高效、绿色和高选择性的酶催化精准手性合成新方法，为制药工业和精细化工领域提供更好的酶催化剂，推动相关领域的发展。