近期，聂尧教授课题组针对酶不对称催化的选择性理解与改造的研究进展进行了系统综述，以“Computer-aided understanding and engineering of enzymatic selectivity”为题正式发表于Biotechnology Advances（IF=14.227）（https://doi.org/10.1016/j.biotechadv.2021.107793）。

酶具有化学选择性、区域选择性和立体选择性，因而能够实现手性分子的不对称合成。然而，由于天然存在的酶通常表现出低活性或低选择性，理解酶的选择性并对其调控具有一定挑战。高性能计算机和高精度计算方法的进步为本领域提供了新的思路。对此，聂尧教授课题组基于不对称酶催化的整个循环过程，综述了计算机辅助理解和改造酶选择性的相关内容。

文章首先详细阐述混合量子力学/分子力学方法（QM/MM）、量子化学团簇方法（QM-Cluster）两种最常用的QM计算方法在酶选择性理论计算中的应用，对酶促不对称催化机制的理解将有助于酶选择性的调控。其次，酶活性口袋中关键残基与底物之间复杂而精确的相互作用网络是支持精准催化不对称反应的分子基础。根据这一思想，总结了酶-配体相互作用指导酶选择性改造策略：①基于活性口袋的改造策略，②基于不对称催化机制的酶-配体相互作用的从头酶设计。最后，分析了酶通道改造对酶选择性的影响。比如，调整酶通道中残基的侧链尺寸以接受大位阻的手性底物，从而增强对高附加值的手性底物的酶选择性；或者重塑酶通道中关键残基的空间排布以控制手性底物进入活性中心的pro-S/R取向，最终调节甚至反转酶的选择性。

聂尧教授和徐岩教授为共同通讯作者，2019级博士研究生伍伦杰为论文第一作者。本项工作得到国家自然科学基金（21676120、31872891）、国家轻工技术与工程一流学科自主课题（LITE2018-09）等项目的联合资助。

图1计算辅助理解与改造酶催化功能。