點評丨譚天偉（中國工程院院士，北京化工大學校長）

丁奎嶺（中國科學院院士，上海交通大學校長）

高 福（中國科學院院士，中國生物工程學會理事長）

聚氨酯（PU）塑料作為全球第六大常用聚合物，年產(chǎn)量超過3000萬噸，憑借其優(yōu)異的物理化學性能，已廣泛應(yīng)用于國民經(jīng)濟的多個領(lǐng)域，其產(chǎn)品涵蓋建筑隔熱與保溫材料，生活用品（如床墊、沙發(fā)墊材，冰箱與空調(diào)的隔熱層等），以及交通運輸工具（如汽車、飛機座椅等部件）。然而，隨著其應(yīng)用范圍和產(chǎn)能規(guī)模的持續(xù)擴大，聚氨酯廢棄物對環(huán)境造成的壓力日益加劇，推動廢舊聚氨酯塑料的資源化再生技術(shù)開發(fā)已成為當務(wù)之急。作為一種高分子聚合物，聚氨酯材料主要由異氰酸酯與聚醚多元醇反應(yīng)制得。理論上，可通過水解等化學方法將其解聚，回收原始單體實現(xiàn)循環(huán)利用。然而，由于聚氨酯具有高度交聯(lián)的三維網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致其解聚過程條件苛刻，且難以實現(xiàn)單體的高效、完全回收，嚴重制約了其閉環(huán)再生的產(chǎn)業(yè)化進程。

2025年10月30日，吳邊/崔穎璐團隊在Science雜志發(fā)表題為

Glycolysis-compatible

urethanases

for polyurethane recycling

為實現(xiàn)聚氨酯的生物酶解，關(guān)鍵在于開發(fā)能夠高效水解氨基甲酸酯鍵的脲酶。然而，現(xiàn)有的EC酶分類系統(tǒng)中，對這類脲酶的分類標注存在缺失。目前已知的少數(shù)可水解芳香類氨基甲酸酯的脲酶，在傳統(tǒng)生物信息學分類中均被標識為脂肪酶或酰胺酶。因此，研究團隊基于前期自主開發(fā)的蛋白質(zhì)Pythia預(yù)訓練模型（The Innovation 2025, 100750, https://pythia.wulab.xyz），結(jié)合監(jiān)督學習與自監(jiān)督學習，進一步開發(fā)了基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的酶挖掘工具GRASE（GNN-based Recommendation of Active and Stable Enzymes）。該工具通過估計蛋白質(zhì)序列與結(jié)構(gòu)之間的似然性，預(yù)測蛋白質(zhì)穩(wěn)定性；并利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取催化口袋中氨基酸的局部微環(huán)境與整體結(jié)構(gòu)信息，通過在高維空間中計算不同催化口袋特征向量之間的余弦相似度以度量其功能相似性，從而實現(xiàn)對酶底物特異性與反應(yīng)偏好性的精細推斷。

圖1：GRASE模型架構(gòu)圖

團隊利用GRASE工具，從宏基因組數(shù)據(jù)中成功挖掘到多個具有氨基甲酸酯降解活性的酶，其中來源于脂環(huán)酸芽孢桿菌屬（Alicyclobacillus sp.）的AbPURase酶表現(xiàn)出全方位的優(yōu)異特性。該酶具有一個V形活性口袋，該結(jié)構(gòu)由一個緊密的疏水核心及多個脯氨酸殘基所穩(wěn)定的蓋結(jié)構(gòu)域構(gòu)成。這一獨特的結(jié)構(gòu)不僅有助于酶與底物的結(jié)合，還有效阻隔了有機溶劑分子向活性中心的滲透，從而保障了AbPURase在高濃度有機溶劑中結(jié)構(gòu)和功能的完整性。

圖2：新開發(fā)脲酶的結(jié)構(gòu)解析

得益于其獨特的天然結(jié)構(gòu)特性，AbPURase酶在工業(yè)醇解工藝中的高濃度二乙二醇環(huán)境中，活性高達已報道脲酶的465倍，顯示出卓越的催化效率和極強的有機溶劑耐受性。在模擬工業(yè)化反應(yīng)條件（底物載量500 g/L）的千克級商業(yè)聚醚型聚氨酯泡沫降解實驗中，AbPURase在8小時內(nèi)實現(xiàn)了98.6%的底物轉(zhuǎn)化率，降解單體TDA及醇解劑DEG的回收率分別高達94.7%和98.5%。此外，AbPURase還表現(xiàn)出優(yōu)異的操作穩(wěn)定性，可在多輪循環(huán)中維持高降解活性，顯示出該酶的工業(yè)應(yīng)用潛力。

總體而言，目前人類已知的上億條蛋白質(zhì)序列中蘊藏著豐富的生物學規(guī)律與演化信息。然而傳統(tǒng)酶挖掘方法通常依賴序列相似性或粗?；拿笇W分類號進行篩選，導(dǎo)致大量序列相似度低但功能相似的酶資源被系統(tǒng)性遺漏。研究團隊開發(fā)的GRASE系統(tǒng)有效突破了傳統(tǒng)序列分析方法的局限，通過深度學習捕捉蛋白質(zhì)局部結(jié)構(gòu)的高維特征，高效挖掘自然界中隱藏的微生物酶資源“暗物質(zhì)”。該研究不僅為塑料循環(huán)利用提供了具備工業(yè)應(yīng)用潛力的解決方案，更推動了人工智能在工業(yè)酶開發(fā)領(lǐng)域的智能化進程。

本項目由北京化工大學與中科院微生物所聯(lián)合完成，吳邊教授和崔穎璐研究員為論文共同通訊作者，特別研究助理陳艷春、博士研究生孫瑨原和石珂?zhèn)悶楣餐谝蛔髡?。

專家點評

譚天偉（中國工程院院士，北京化工大學校長）

塑料工業(yè)作為國民經(jīng)濟的重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，在推動社會進步和提升人民生活品質(zhì)方面發(fā)揮著不可替代的作用。然而，以石油為原料的合成塑料在廢棄后所引發(fā)的“白色污染”及微塑料擴散問題，已演變?yōu)槿蛐缘纳鷳B(tài)環(huán)境危機。自1950年塑料進入大規(guī)模工業(yè)化生產(chǎn)以來，全球累計產(chǎn)量已達約83億噸，其中約63億噸已轉(zhuǎn)化為廢棄物；據(jù)預(yù)測，到2050年，全球塑料年產(chǎn)量將超過340億噸，歷史累計廢塑料總量更將高達120億噸。如此龐大的廢棄塑料不僅持續(xù)加劇環(huán)境壓力，還造成大量碳資源因未能有效循環(huán)而流失。在此背景下，發(fā)展廢塑料的高效回收與高值化再生技術(shù)，已成為實現(xiàn)國家“雙碳”戰(zhàn)略目標、推動經(jīng)濟社會綠色低碳轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵路徑之一。

針對聚氨酯這一全球年產(chǎn)量超3000萬噸、應(yīng)用廣泛卻難以高效回收的重要大宗塑料，吳邊/崔穎璐團隊創(chuàng)新性地將人工智能技術(shù)融入工業(yè)酶開發(fā)流程，構(gòu)建了智能酶挖掘系統(tǒng)GRASE，從海量蛋白質(zhì)序列中精準識別潛在功能酶，成功發(fā)掘出一種新型聚氨酯降解酶AbPURase。該酶在嚴苛的工業(yè)反應(yīng)條件下表現(xiàn)出卓越的綜合催化性能，其對聚氨酯解聚所得單體及醇解劑的回收率與純度等指標均具備工業(yè)化應(yīng)用潛力，有望實現(xiàn)從“塑料廢棄物”到“高值碳原料”的閉環(huán)再生。因此該研究為聚氨酯廢棄物的綠色資源化提供了創(chuàng)新的技術(shù)方案。在國家大力推進綠色生物制造的背景下，展現(xiàn)出積極的示范價值與產(chǎn)業(yè)化前景。

專家點評

丁奎嶺（中國科學院院士，上海交通大學校長）

塑料是現(xiàn)代工業(yè)和日常生活不可或缺的重要材料，產(chǎn)量高、應(yīng)用廣。同時，塑料也是非天然的高分子聚合物，自然降解緩慢、環(huán)境壓力大，發(fā)展可工業(yè)化的塑料綠色降解與資源再生利用技術(shù)十分必要。

基于自主開發(fā)的人工智能技術(shù)與平臺，吳邊/崔穎璐團隊近期發(fā)展了微生物酶資源的挖掘策略，發(fā)現(xiàn)了一種新型脲酶，可以在工業(yè)條件下實現(xiàn)聚氨酯的規(guī)?；锝饩邸Ｖ档梅Q道的是，該酶與工業(yè)聚氨酯醇解工藝高度兼容，具有優(yōu)異的有機溶劑耐受性，在高濃度醇解反應(yīng)介質(zhì)中保持了極高的催化活性與穩(wěn)定性。這一工作為聚氨酯塑料的綠色循環(huán)利用提供了具備工業(yè)應(yīng)用前景的解決方案，也是結(jié)合AI技術(shù)、構(gòu)建化學-生物融合催化體系并成功應(yīng)用的一個典型范例。

專家點評

高福（中國科學院院士， 中國生物工程學會理事長）

蛋白質(zhì)作為生命活動的核心執(zhí)行者，其“序列-結(jié)構(gòu)-功能”間的內(nèi)在聯(lián)系構(gòu)成了生命科學研究的根本命題。蛋白質(zhì)不僅是藥物靶標、生物材料及工業(yè)酶等領(lǐng)域的關(guān)鍵分子，更是支撐生物醫(yī)藥、精準醫(yī)療和生物制造等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心基石。近年來，隨著生物大數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長和深度學習技術(shù)的迅猛突破，人工智能（AI）在蛋白質(zhì)科學領(lǐng)域展現(xiàn)出前所未有的變革潛力。通過計算模擬與自動化設(shè)計流程，AI大幅提升了蛋白質(zhì)功能預(yù)測、結(jié)構(gòu)解析及定向改造的效率與精度，正驅(qū)動蛋白質(zhì)研究進入全新范式?？梢哉J為，AI已成為當代蛋白質(zhì)科學家不可或缺的強大工具。

AI的核心優(yōu)勢在于其卓越的數(shù)據(jù)處理能力和復(fù)雜模式識別能力。在生物醫(yī)藥與綠色制造領(lǐng)域，這意味著能夠從海量、高維的生物序列數(shù)據(jù)中快速篩選出具備特定功能的蛋白質(zhì)元件，顯著壓縮研發(fā)周期。本研究正是典型例證：團隊緊扣國家塑料污染治理與資源循環(huán)利用的重大戰(zhàn)略需求，依托自主研發(fā)的蛋白質(zhì)功能識別系統(tǒng)，從宏基因組數(shù)據(jù)中成功挖掘出可用于工業(yè)級聚氨酯降解的新型酶資源。這些長期被忽視的“生物暗物質(zhì)”，為塑料生物回收開辟了全新路徑。該工作為蛋白質(zhì)科學家積極擁抱AI、探索AI for Biotech的技術(shù)路徑與應(yīng)用場景提供了示范。

https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.adw4487

制版人： 十一

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