天生的化学家

有机化学家看上去不像是一个卑微的组。但我们应该,因为我们被大自然羞辱一天24小时都在通过酶催化完成。

所有这些非常复杂的天然产物吃了大批博士后吗?他们被一些合成生物在其业余时间,在含水条件下,无论当地的环境温度。所有这些代谢物,药物化学家和药物代谢的人花那么多精力隔离和标识?使肝细胞内,作为一个小的瞬态项议程,在同样的休闲电锯的方式迎接我们扔向他们的一切。当我们需要更多的这些分子,大部分时间我们必须让细胞再次为我们做它,因为我们不能可靠地使自己的化合物。

很长一段时间,我们的利用这样的权力。人们很容易认为酶可以用来加速大量的反应,如果任何人都可以可靠地设计酶。我们在这方面取得进展,但几乎总是通过修改一个现有的酶做新的东西。是提升士气的报告,我们可以介入并交换氨基酸残基与信心,但总是一个元素的参与机会。建筑工作在这一领域承认这些限制的随机突变寻找意想不到的改善。

酶能加速一个巨大范围的反应,如果任何人都可以可靠地设计,

有一些显著的成功,例如Codexis和默克公司的biocatalytic氨基化糖尿病药物的合成sitagliptin。然而,很难说从外面的时候,或者,默克公司将使用这个过程经常。不过,总的来说,这个领域似乎陷入了一种困境。我们对动态蛋白质结构的理解还不够好让我们从第一原理,设计或可靠地预测修改可能导致我们想要的活动。和可能性的数量在任何此类项目是如此巨大,它压力计算和生物资源(甚至占提供的造型的改进今年的诺贝尔奖获得者)。增加重大分歧的酶是如何达到他们的一些非凡的加息,和你有很多不确定性。如果你真的非常想要一个定制的酶,可以产生一个如果你有一个非常大的堆钱和耐心。或者不是。这种情况可以理解,减少了的人愿意尝试。

这也意味着全面只可能会努力当一个好交易的钱取决于结果,使化学工业过程的地方去寻找客户。钱是肯定有的,但耐心可能是另一回事。但这就带来了另一个因素:工业目标太特定的酶有可能帮助推进我们的理解更普遍?可能有一般的优化方法可以应用在许多其他项目,或者它可能是工程酶往往会带来独特的问题。在这种情况下,寻找一个新的可能存在类似水平的每次都困难。计算机科学家称之为找到如何通过算法复杂的问题是,我不认为任何人都有一个好的答案。

十亿年的进化显然是不足以解决这样的问题很可靠,但这并不是多的帮助人类时间尺度。逆向工程产生的蛋白质也不是一件容易的事,它可以很难告诉我们需要的仅仅是容忍。所以我们要学习足够的模型和预测这些事情(不太可能在短期内,在我看来),或找到一些方法更有效地运行定向进化进程(较短的周期时间,更多的选择压力等)。在这方面再无进展,整个企业可能保持实验室的好奇心让太多的可能的影响。