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工信部人工智能赋能中小企业典型应用场景案例(科研领域)

北京化工大学,Science!

2025-11-05
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编辑总结


近期,在降解聚合物中酯键的水解酶的发现与工程化方面取得了重大进展,例如聚对苯二甲酸乙二醇酯。然而,更加稳定的化学键,如聚氨酯中的酯氨基键,仍然具有很大的挑战。本文开发了一个用于筛选潜在活性酶的计算管线,并鉴定出一种高活性的酯氨酶。作者报道了商业聚氨酯泡沫的千克级化学-酶联降解,并展示了 N-芳基氨基甲酸酯在8小时内几乎完全转化的酶促降解。这一发现框架可能对化学品和聚合物回收行业的酶类筛选具有重要价值。


研究背景


热固性聚氨酯的回收受到其交联结构和化学稳定的酯氨基键的限制。尽管化学-酶联方法显示出潜力,但已知的酯氨酶在工业级醇解条件下仍效率低下。


针对这一挑战,北京化工大学/中国科学院微生物研究所吴边教授、崔颖璐研究员团队在“Science”期刊上发表了题为“Glycolysis-compatible urethanases for polyurethane recycling”的最新论文。他们提出了 GRASE(基于图神经网络的活性与稳定酶推荐框架),该框架结合自监督和监督学习,用于识别高效且兼容醇解的酯氨酶。其中,AbPURase 在 6 M 二乙二醇中表现出比已知酶高两个数量级的活性,使得商业聚氨酯在千克级规模下能在8小时内几乎完全降解。


结构分析显示,AbPURase 的紧密疏水核心及脯氨酸稳定的盖环可能赋予其在有机溶剂中耐受性和高效率。本工作展示了深度学习如何加速工业潜力酶催化剂的发现,并解决了聚氨酯回收的关键障碍。


研究亮点


1.实验首次开发了基于图神经网络的酶筛选框架 GRASE,用于预测和推荐兼容工业醇解条件的高效酯氨酶,并通过该框架鉴定出活性显著增强的 AbPURase,得到了能够在高浓度二乙二醇中保持稳定并高效催化的酶。


2.实验通过千克级规模的化学-酶联方法对商业聚氨酯泡沫进行降解,实现了在 8 小时内几乎完全的酶促分解,证明了 AbPURase 在工业条件下的实用性和高效性。


3.实验通过结构分析发现,AbPURase 的紧密疏水核心和脯氨酸稳定的盖环结构可能赋予其在高浓度有机溶剂下的耐受性和催化效率,为酶的耐溶剂性设计提供了结构依据。


4.实验通过对醇解底层产物 N-芳基氨基甲酸酯的酶促水解,实现了高转化率处理,解决了传统化学方法需要高温、高压和强碱条件的问题,降低了能源消耗,提高了生态和经济可行性。


5.实验通过结合深度学习与酶催化实验,建立了可推广的发现框架,为高效聚氨酯回收和化学品再利用提供了新策略,同时为开发耐溶剂、高活性的工业酶催化剂提供了范式。


图文解读


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图1:TDA-DEG的水解途径及文献报道的PURase酶活性。

 

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图2:模型架构与GRASE鉴定酶的功能验证。

 

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图3:BASF聚氨酯泡沫的化学酶解聚。

 

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图4:酶的结构比较和动力学参数。

  

结论展望


本文的研究揭示了深度学习与酶工程结合在高分子材料回收中的巨大潜力。传统聚氨酯回收因其热固性结构和稳定的酯氨基键面临效率低和溶剂兼容性差的挑战,而化学-酶联方法长期受限于现有酶的性能瓶颈。通过构建 GRASE 图神经网络框架,研究者能够高效筛选并优化适用于工业醇解条件的酯氨酶,成功发现 AbPURase,其催化活性较已知酶高出两个数量级,并能在千克规模下快速降解商业聚氨酯泡沫。


结构分析显示,酶的紧密疏水核心和脯氨酸稳定的盖环赋予其在有机溶剂环境中高效稳定的特性。这一研究不仅为聚氨酯底层醇解产物的高效回收提供了可行途径,也提出了一种以计算指导酶筛选和优化的新方法,为未来耐化学键聚合物的绿色循环利用提供了科学依据和技术路线,标志着酶催化聚合物回收从经验探索向智能化设计的转变。


原文详情:

Yanchun Chen et al. ,Glycolysis-compatible urethanases for polyurethane recycling.Science390,503-509(2025).DOI:10.1126/science.adw4487


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