《自然》：最短一天，塑料彻底降解！塑料污染难题迎新发展

每一年，亚洲地区装配的树脂达到惊人的3亿吨，但当它们结束己任，如何处理这些牢固的稀合物踏入三道难题。在亚洲地区各地，数十亿吨树脂废料挖出新来在废料填埋场中的，酸雨着当地泥土与水源，还能以微树脂的形式显现在人体的血液、粪便甚至是十二指肠当中……

如何更为严重急剧险恶的树脂困境，踏入当下极其紧迫的面对。对此，深入研究团队也在寻找创新性的对策。上次，一篇《自然环境》论文就带来了重要突破：加州大学伯克利分校的深入研究他的团队发明了一种可过氧化物树脂：在40℃的堆肥前提下，树脂仅仅必需两天就能取得过氧化物。

一年之后，另一篇《自然环境》论文从不同的相反提出新了提高效率。得克萨斯大学奥斯汀分校的Hal Alper教授他的团队依靠机器学习改造了一种酵素，可以将以世纪为该单位的树脂过氧化物时间缩短到数小时至几天。这个症结生物未来的关键难题，诞生了逆向工程的希望。

亚洲地区范围，只有仅仅仅仅10%的树脂取得循环依靠于。在过去的十余年间，对于过氧化物树脂的酵素，相关深入研究取得了大量实质性。但一个曾就的难题是，如何制造在低温下能有效运作的酵素，从而依靠高品质的大规模钢铁工业应用领域。

这项深入研究竭力过氧化物的是稀对苯二甲酸乙二醇酯（PET），在我们日常采用的树脂包装物当中，绝大多数都含有这种稀合物。PET%到了亚洲地区混合物废料的12%，如果能通过酵素短时间内将其过氧化物，随后再稀合或转变成其他产品，将有望依靠循环碳原子经济体制，逐年降低急剧严重。

在有机体，一种名叫PETase的酵素可以过氧化物PET，但也存在明显的缺陷：只能在特定的含水和浓度范围速度慢，并且反应时间受限制，在过氧化物之后还必需要对树脂顺利进行处理程序。

在这项深入研究当中，Alper教授他的团队采用机器学习三维对PETase顺利进行改造。机器学习三维可以预测哪些甲基化可以让PETase在低温下短时间内过氧化物人们扔掉的树脂产品，在三维的他的学生之下，深入研究他的团队最终改造出新全新的酵素：FAST-PETase（功能性、活性、牢固和耐受性PETase）。

这种酵素可以在低于50℃、一系列不同的含水前提下，将PET解稀、过氧化物成小原子。在一些前提下，这些树脂仅仅必需24小时就能完全过氧化物为乙烯。

为了检验FAST-PETase过氧化物不同PET树脂制品的理论上，这项深入研究依靠于FAST-PETase分别去过氧化物51种未经处理的PET树脂制品，包括各种树脂容器、稀酯纤维和织物等。结果，所有树脂都在一周内彻底过氧化物，最迅速的仅仅必需1~2天。

这种酵素可以设法企业在原子水平上循环、再依靠于树脂，从而减少对环境污染的不利影响。Alper教授表示：“通过这项最新技术的回收系统设计，各企业可以看到无尽的可能性。”

接下来，深入研究他的团队著手扩大FAST-PETase的装配规模，为进一步的钢铁工业应用领域开创系统化。该他的团队仍要着眼于几种不同的用途：不仅仅仅仅是清理废料填埋场当中的树脂、让钢铁工业装配更加绿色减碳，还希望依靠于这种酵素依靠环境污染修复，清理受酸雨的区域。

因为树脂酸雨，这颗美妙的蓝色星球仍要染上令人担忧的白色。现在，这些新兴系统设计的诞生有望让树脂酸雨困境诞生碰巧。我们期盼，这颗星球能来到最初、风景的颜色。

其所：

[1] Lu， H。， Diaz， D.J。， Czarnecki， N.J。 et al。 Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization。 Nature 604， 662–667 （2022）。 https：//doi.org/10.1038/s41586-022-04599-z

[2] Plastic-eating enzyme could eliminate billions of tons of landfill waste。 Retrieved Apr 27th， 2022 from https：//www.eurekalert.org/news-releases/950900

本文来自药明康德内容QQ他的团队

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