Science挑战教科书基础理论：大量酶身兼数职

在大学的生化教科书中，生物体内的酶都是特异性且高效地催化化学反应。而现在，这一基础理论受到了加州大学圣迭戈分校生物工程师们的挑战，他们发表在权威杂志Science上的文章证实了一些科学家多年的怀疑，提出活细胞中的许多酶仍然相当散漫并且具有多重功能。

　　

生物通报道：翻开大学里的生化教科书我们会学到这样的知识，生物体内的酶特异性且高效地催化化学反应，它们从散漫的多功能祖先演化而来，能够使细胞更有效的生长。而现在，这一基础理论受到了加州大学圣迭戈分校生物工程师们的挑战，他们发表在权威杂志Science上的文章证实了一些科学家多年的怀疑，提出活细胞中的许多酶仍然相当散漫并且具有多重功能。

在这项研究中，加州大学生物工程学教授Bernhard Palsson领导的团队结合科学界数十年来的大量酶学研究数据，建立了基因组范围的E. coli代谢模型，发现在生长活跃的细胞中至少有37%的酶身兼数职，催化多种代谢反应。

“我们将E. coli代谢中的所欲酶结合在一起形成了一个巨大的模型，这一模型使我们得以从整体上分析酶的演化，并得到了出人意料的发现。”Palsson说。

在生命的进化中基因和蛋白发生了改变，人们一般对单个基因和蛋白的演化进行分别研究。而在本研究中，Palsson及其同事转换思维，通过模型向人们展示单个蛋白和酶的演化受到了机体所有其他酶的影响，并有助于人们了解酶如何一同作用来支持细胞生长。

研究团队过全细胞代谢模型发现，对细胞生长必要性越大的酶效率更高。而对细胞生长作用不大的酶依然保持着散漫作风。对于这一现象，研究提出了三个主要原因：

• 机体内使用得更广泛的酶需要更有效率以避免浪费。为了提高效率，它们演化为专门催化一个特殊的代谢反应。

• 催化细胞生长和生存必要反应的酶，其特异性可以避免不必要的分子干扰。

• 由于生物要适应动态而嘈杂的环境，有时需要控制特定酶活性以避免能量浪费或者为养分改变做准备。而酶的特异性越高就越容易控制。

“我们的研究发现，生活细胞仍在使用多功能酶，而这种乱象对于生长并无害处。这些酶对于环境改变并不那么敏感，也不是细胞有效生长所必须的，”研究团队成员之一，现在的哈佛医学院博士后Nathan Lewis说。

该研究还是系统生物学这一新兴领域的重大胜利，研究者们成功借助高性能计算机和庞大的生命科学数据，模拟了诸如分解营养生成能量以及合成新细胞组分等细胞活性。“该研究揭示了活体生物中存在大量的多功能酶，并将生化研究提升到整体水平，”Lewis说。“研究还明确显示，使用大规模模型能够获得单个蛋白细节信息，”这一概念将会带来更多的研究成果。

“我们的发现还能为其他研究者指出那些以往被忽视了的多功能酶，以便他们进行深入研究，”Palsson实验室的博士后Hojung Nam说。“除了需要对酶的多功能活性进行研究意外，酶的多功能性可能具有更深远的影响。例如科学家们可以分析酶的多功能活性对白血病和脑瘤等疾病有何影响，”Nam说。

（生物通编辑：叶予）

生物通推荐原文摘要： 

Network Context and Selection in the Evolution to Enzyme Specificity

Enzymes are thought to have evolved highly specific catalytic activities from promiscuous ancestral proteins. By analyzing a genome-scale model of Escherichia coli metabolism, we found that 37% of its enzymes act on a variety of substrates and catalyze 65% of the known metabolic reactions. However, it is not apparent why these generalist enzymes remain. Here, we show that there are marked differences between generalist enzymes and specialist enzymes, known to catalyze a single chemical reaction on one particular substrate in vivo. Specialist enzymes (i) are frequently essential, (ii) maintain higher metabolic flux, and (iii) require more regulation of enzyme activity to control metabolic flux in dynamic environments than do generalist enzymes. Furthermore, these properties are conserved in Archaea and Eukarya. Thus, the metabolic network context and environmental conditions influence enzyme evolution toward high specificity.