劉肇漢 化學通訊
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序言
想必大家對“澱粉”完全不陌生，它是生活中最常見的多糖之一。無論是麵包還是饅頭，無論是麵條還是米飯，其中的主要成分基本都是澱粉，因此可以說澱粉為國人膳食寶塔打下了堅實根基。
近日，一篇名為“Cell-free chemoenzymatic starch synthesis from carbon dioxide”[1]（無細胞化學酶法二氧化碳制澱粉）的論文轟動全網，引發了人們對未來農業變革的激烈討論。這篇論文目前已經被各大媒體所廣泛報道，網路上也有不少文章較為詳細地介紹了論文的相關研究內容、研究方法和最終結論。
在近幾天看到這條新聞以後，我第一反應就是趕快去拜讀一下這篇論文。為了讓感興趣的同學更好理解這一重大突破，我和小夥伴們半人工地將這篇論文翻譯成了中文（譯文在第二條推文）。鑑於該實驗的背景資料和實驗結論已被各大媒體介紹的足夠清楚，在這裡便不多做贅述。在閱讀論文後，我更想給大家詳細地介紹該工作所採用的一些有趣的實驗工具。
在這項科研工作中，計算機輔助合成設計、模組化組裝和替代、蛋白質工程是最重要的三個工具，從這三個工具中，我們能夠窺見跨學科研究成果對現代化學的意義。這一篇文章我就主要給大家介紹一下這三個工具是如何應用到本實驗中的。
計算機輔助合成設計
Computational Pathway Design
計算機輔助合成設計（直譯為計算路徑設計）是一種透過計算路徑成本、熱力學及動力學可行性等資料來篩選合理可行的反應路徑。據我個人理解，這個過程一般會依託於一個含有較多反應資料的資料庫執行。
對此，給大家舉個例子，使用過Reaxys（https://www.reaxys.com/）的同學們都知道，這個網站包含合成路徑設計（Synthesis Planner）功能，每一步反應都可以根據需求篩選，其篩選條件不僅包括反應物、催化劑及溶劑的選定，還包括反應原料是否為商業化產品。
計算輔助合成設計的強大之處在於可以幫助我們篩掉許多不理想的路線，大大減少了試錯實驗的成本，為最終合成路線的設計提供借鑑。
在澱粉合成路線的研究工作中，實驗團隊採用的方法有些許不同，他們選用的不是Reaxys資料庫，而是MetaCyc（https://metacyc.org/）（圖1）和ATLAS（http://lcsb-databases.epfl.ch/pathways/atlas/）（圖2）。
圖1. MetaCyc
圖2. ATLAS
與Reaxys相比，Metacyc和ATLAS主要包含的是生物酶促反應，而且這兩個資料庫都有自研的路徑設計軟體，更適合在體外模擬生物代謝過程時使用。
在工作中，作者採用了兩個資料庫的6568個主要反應集、包含甲酸酯的15個反應集和包含甲醇的8個反應集。
在此基礎上，利用組合演算法、簡明的通量平衡分析的組合方法(comb-FBA)和Python的COBRApy工具箱，以甲酸或甲醇為起點，起草了最初步的澱粉合成途徑。（在此之前，第一步合成是將二氧化碳轉化為一碳中間體甲酸或甲醇）
模組化組裝和替代
“模組化”的概念相信大家不是第一次聽說，模組化建築、模組化主機的概念在近幾年十分流行，但是將化學合成的過程模組化，對這一概念，我個人也還是第一次在研究論文中看到。
在本研究中，研究人員將這種新興概念引入，將每一步重要反應過程都分為模組，每個模組有各自指定的輸入（反應物）和輸出（產物），最終連在一起就可以得到完整的自CO2至澱粉的合成路徑。（圖3）
圖3. CO2至澱粉的合成路徑
如圖所示，本研究將二氧化碳到澱粉分為了四個大模組，分別是以CO2製備甲醇的一碳反應C1模組、由甲醇製備3-磷酸甘油醛的三碳反應C3模組、由3-磷酸甘油醛製備6-磷酸葡糖的六碳反應C6模組以及由6-磷酸葡糖至澱粉的n碳反應Cn模組。
將反應分為四個模組後，模組之間的反應物、催化劑（酶）不會發生相互作用，可以避免因組分複雜導致的底物錯配等問題。同時，將反應過程模組化後，可以單獨根據每個模組的輸出產率對模組進行改進，每次只需要替換更合適的模組，而無需每次從頭搭建反應。文中記錄了各模組的改進過程，其中一個過程是這樣的：
“儘管C1a，C1b和C3a模組在單獨使用時都展示出了各自的功能，C1a或C1b和C3a的組合卻並沒能將甲酸或甲醇轉化為可探測到的C3化合物。
我們推測這種節能但熱力學不利的C1模組產生的邊際甲醛可能無法為C3a模組中fls的關鍵反應提供原料。我們因此構建了一個熱力學更有利的級聯反應作為C1的替代方案。
其中熱力學最有利的C1e模組與C3a模組成功組裝，並從甲醇中獲得了相當高的C3化合物產率。”
每一次組裝對於實驗團隊來說其實都類似一個“適配”的過程，所選的模組都是能單獨完成指定任務的，但考慮到每個模組輸出的不只是指定的產物，還有未完全反應的殘留反應物和部分催化劑，因此不得不在實踐中對下游模組進行進一步的修正，以達到理想的效果。
蛋白質工程
從名字上看，“蛋白質工程”像是對蛋白質直接透過化學或者生物方法加以修改的一種工程，但事實並非如此。蛋白質工程是一種利用中心法則，透過化學、物理和分子生物學的手段進行基因修飾或基因合成，以達成對蛋白質的改造，或製造一種新的蛋白質的工程。
其實現流程大致為：確定所需蛋白質的功能和性質；由性質反推結構，得到所需蛋白質的結構，並確定氨基酸序列；由氨基酸序列反推DNA序列。
得到DNA序列後，再透過構建載體將DNA代入大腸桿菌等生物體內進行表達，就可以得到人為設計的、可能是自然界中從來未存在過的目標蛋白質。
前文提到，模組之間需要“適配”才能更好使用，而“適配”的主要方法就是對反應的催化劑——酶進行進一步修飾。
因此在本研究中，蛋白質工程被用於製備“更適配”的酶。透過蛋白質工程，可以使酶更好地適應上游模組的化學環境，甚至可以使酶有選擇性地提高其針對某種特定底物的活性。
結語
計算輔助合成設計最早可以追溯到上世紀六十年代，蛋白質工程在上世紀八十年代才被提出，模組化組裝和替代也是近十年才被引入化學化工學科。
如果沒有計算輔助合成設計，合成化學將因合成路徑長、需要大量試錯等因素而遇到瓶頸，科學家需要花費更多資金購置化學品、消耗更多精力嘗試不同方法以得到更高產率。
如果沒有蛋白質工程，那麼想大批次生產人工合成的蛋白質則會難於上青天，具體難度可以參見“人工合成牛胰島素”。
如果沒有模組化組裝和替代，科學家在面對這樣較長路徑的反應程序時，可能難以對反應現象進行評估和分析，難以找到真正的“病根”，反覆重新搭建反應還將會大幅降低實驗效率。
現代化學中的新方法、新手段，在不斷提高化學實驗的可靠性，加快化學研究的程序，同時也在不斷降低化學研究的成本。
如果我們把視角拉高來看，就能發現現在的跨學科發展有多麼重要——計算輔助合成設計離不開計算機和網路的發展、蛋白質工程離不開分子生物學、化學生物學等生命科學的發展、模組化組裝和替代理論離不開化學工業研究思路的進步。
反過來看，化學化工學科的發展對其他學科也存在促進作用。現在的化學已經和一百年前的化學大有不同了——以前的化學往往侷限於研究單一物質或者單一現象，而現在的化學則更多地注重實際，研究如何更好創造一個能為某個領域服務的新物質或者發掘一箇舊物質在某個領域的新應用，因此現代化學離不開其他學科的發展，其他學科也離不開現代化學的發展。
本篇文章所引的“二氧化碳合成澱粉”就是一個將二氧化碳應用於生物化學、甚至是農業領域的新應用典例。
在這樣的“跨學科”時代中，我們也許就不能只侷限在自己專業的舒適圈內，而是應該多瞭解其他學科的基本原理和發展狀況，嘗試結合所學促進各學科綜合發展。
參考文獻
[1]CAI T, SUN H, QIAO J, et al. Cell-free chemoenzymatic starch synthesis from carbon dioxide. Science, 2021, 373(6562): 1523-1527.
