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打造工业催化酶“侦察兵团”

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-06-16

  绿水青山就是金山银山,如何突破传统医药产业转型升级与环境污染困境?人口老龄化进程凸显,如何助力健康医疗养老稳健发展?这不仅是社会大众关注的问题,也是众多科技工作者潜心攻坚的课题。

  华东理工大学教授许建和带领团队,围绕生物催化剂的快速定制改造及高效合成手性化学品的关键技术攻关十多年,在近日举行的2018年度上海市科学技术奖励大会上获上海市技术发明奖一等奖。

  早在2003年,许建和团队就瞄准了生物催化剂在医药研发领域的独特优势,建立了酶法合成万能抗氧化剂(R)硫辛酸的成套工艺,并在全球率先实现产业化,助推相关产业的绿色转型升级。

  说起“催化剂”,人们往往会赞叹它在化学反应中特殊的“魔力”。随着新时代化工产业绿色转型升级需求的日益凸显,设计并创制高效、专一、绿色的生物催化剂和催化工艺,已成为国际上高端手性化学品合成技术发展的普遍趋势和第一选择。

  (R)硫辛酸,是一种类似维他命的万能超神奇抗氧化剂,在预防和治疗心脏病、糖尿病及老年痴呆症方面有着广泛应用,但其生产的关键中间体手性氯醇因其化学合成条件十分苛刻,安全和环保压力巨大。

  经过慎重思考,许建和团队选择(R)硫辛酸等手性醇工业生产所需的羰基还原酶催化剂为主攻方向,并于1996年组建了国内最早的生物催化研究室。“生物催化是化学催化的有益补充和手性合成的重要手段,具有反应条件温和、立体选择性强等独特优势。”他表示。

  天然酶的基因数量特别巨大,动辄数以百万。高效、稳定的工业生物催化酶的筛选犹如大海捞针,极其艰难,而能否把天生脆弱的酶分子改造成工业上稳定耐用的催化剂,更是生物催化能否实现产业化应用的关键。

  为了从多达375万条基因的数据库中快速筛选出工业上有用的羰基还原酶,项目团队通过梳理归纳基因“进化树”,科学规划、聚类约简,从每3000条相似基因中挑选一名代表,经过常规的分子克隆和发酵技术,制备出可代表300多万条功能未知基因的1214个先导酶,使得目标酶基因的搜索空间缩小了3个数量级。

  许建和做了一个形象的比喻,“精心挑选并培养出来的先导酶分子,就像是一个个潜伏在茫茫基因林海中的前线侦察兵,一旦与待测试的目标底物对上暗号,即可引导基因搜索引擎将方向瞄准进化树上活性先导酶邻近的基因群落,再通过高通量筛选方法,快速定制获得具有特需工业属性的羰基还原酶。”

  经过前期的顶层设计和批量定制,项目团队逐步建立了产权自主、代表性强、品种逾千的生物催化先导酶“侦察兵团”,满足了制药工业不同结构羰基底物不对称生物还原的多样化需求。

  “无中生有”只是第一步。项目团队针对天然酶活力低、稳定性差等应用瓶颈问题,解析了酶的晶体结构和催化机理,在2018年诺贝尔化学奖相关技术的基础上,创新发展了多目标并行的定向进化策略,成功将天然羰基还原酶的催化效率提高960倍、稳定性提高1940倍,得到高性能的(R)硫辛酸合成酶催化剂,实现了“从有到优”。

  相关专家评价说,生物催化酶“侦察兵团”的建立,解决了长期困扰工业界的酶催化剂效率低、选择性差等技术难题,将开发周期由原来的1~2年大幅度缩短至1~2周,极大提高了目标生物催化剂从头设计开发的针对性和命中率。

  随着项目团队在羰基还原酶催化领域取得的成果不断丰富,苏州富士莱制药公司、江西科苑生物药业有限公司、厦门欧米克生物科技有限公司等多家企业纷纷慕名而来,希望能获得生产革新上的技术支持,解决传统生产过程存在的不安全、不环保、成本高、纯度低等难题,开拓全新的绿色生产工艺。

  “大型反应器中局部的过酸或过碱现象,容易造成酶的工艺性失活。”许建和解释道。项目团队改用对酶友好的弱碱替代容易使酶失活的强碱,大幅减缓了酶的失活,并设计制作了酶反应专用的碱液喷雾均布装置,显著降低了反应器中酸和碱的浓度级差,攻克了长期悬而未决的酶工艺性失活问题。

  成功破解酶的失活难关后,项目团队针对反应底物在水相中不稳定、频繁更换工作介质造成大量浪费和排污等情况,在酶促还原反应中引入后续步骤通用的溶剂,形成了甲苯水两相酶催化介质体系,有效地抑制了底物酮酯的自发水解,建立了基于羰基酶法还原的(R)硫辛酸绿色制造成套工艺。

  值得一提的是,合作企业苏州富士莱制药公司果断淘汰了原来使用的6步全化学合成工艺,在全球范围内率先建立了既高效又环保的酶化学偶联法合成技术,工艺路线%,大幅度降低了能源消耗和三废排放。

  近3年来,项目团队为企业新增产值9.8亿元,新增利润2.4亿元,并培育了一家上市企业;累计培养博士和硕士研究生100余人,其中4人已经成长为知名高校教授形成了巨大的经济效益、环境效益和社会效益。

  “酶是生物制造产业的核心芯片,而智能化是未来发展新趋势,这些都是技术创新和知识产权争夺的焦点。”许建和表示,团队将在继续坚持源头创新的基础上,结合机器深度学习等智能计算方法,持续深耕、不懈奋进,攻克关键的“卡脖子”难题,更好地满足医药化工行业安全、节能、减排和技术转型升级的深层次需求。

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