塑料降解回收利用最新Nature

塑料污染帶來了生態挑戰，酶降解為聚酯廢物回收提供了一種潛在的綠色和可持續的途徑。聚對苯二甲酸乙二醇酯(Poly ethylene terephthalate，PET)占全球固體廢物的12%，理論上可以通過快速酶解然后再聚合或轉化/增值為其他產品來實現PET的碳循環經濟。然而，PET水解酶的應用受阻于它們在pH和溫度范圍內缺乏穩定性、反應速度慢以及無法直接使用未經處理的消費后塑料。

▲第一作者：Hongyuan Lu

通訊作者：Hal S. Alper

通訊單位：美國德克薩斯大學奧斯汀分校

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

來自德克薩斯大學的Hal S. Alper課題組使用基于結構的機器學習算法來設計穩定且有活性的PET水解酶，文章發表于近期的nature，題目為“Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization”。作者認為普通的蛋白質工程的方法不能權衡到整體穩定性和活性之間的進化。為此，作者使用三維自監督卷積神經網絡(convolutional neural network，CNN) MutCompute (https://mutcompute.com)來識別穩定的突變。該算法在訓練來自蛋白質數據庫的19,000 多個序列平衡的蛋白質結構的基礎上，學習氨基酸的局部化學微環境，并且可以根據局部微環境預測蛋白質中野生型（wildtype，WT）氨基酸需要優化的位置。

作者使用MutCompute執行計算機綜合誘變掃描，獲得了晶體結構WT-PETase（PDB 5XJH）和ThermoPETase（PDB 6IJ6）中每個位置的所有20個氨基酸的結構擬合的離散概率分布。將預測的分布呈現到蛋白質晶體結構上，以識別WT氨基酸殘基擬合不如潛在的突變位置。然后通過預測概率（擬合倍數變化）對預測進行排序，采用逐步組合策略，共預測產生了159個單點或多點突變。進一步通過酯酶活性和塑料降解速率測量表征催化活性的提高和通過蛋白質Tm的測量表征熱穩定性的提高的突變體。

作者的突變體和支架的組合體FAST-PETase（functional active stable and tolerant PETase）與野生型PETase相比包含五個突變（來自預測的N233K/R224Q/S121E和來自支架的D186H/R280A），相對于野生型和工程替代品在溫度30-50°C和一系列pH值范圍內顯示出優異的PET水解活性。作者證明，FAST-PETase幾乎都可以在1周內將51種不同熱成型的未經處理的消費后PET完全降解。FAST-PETase還可以在50?oC下解聚商用水瓶的未經處理的無定形部分和整個熱預處理水瓶。

最后，作者通過使用FAST-PETase并從回收的單體中重新合成PET，展示了一個PET回收的閉環過程?？偟膩碚f，作者的實驗結果證明了在工業規模上進行酶塑料回收的可行途徑。

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