Platformă automatizată pentru optimizarea enzimelor, dezvoltată cu sinteză de proteine fără celule și proiectare asistată de inteligență artificială
Enzimele sunt esențiale într-o gamă largă de procese industriale. Ca biocatalizatori, ele joacă un rol cheie în producția de ingrediente farmaceutice active, substanțe chimice speciale și ingrediente pentru cosmetice, fiind totodată vitale pentru industria alimentară. Enzimele permit desfășurarea multor reacții chimice în condiții mai blânde, economisind energie și făcând procesele existente mai eficiente și mai prietenoase cu mediul.
Biologia moleculară, ingineria genetică și bioinformatica pot fi utilizate pentru optimizarea enzimelor în aplicații industriale. Modificările țintite ale codului genetic al unei enzime o pot face să lucreze mai rapid, să rămână fiabilă chiar și în condiții de proces solicitante sau să controleze reacțiile chimice cu mai mare precizie. Metodele computaționale moderne și inteligența artificială pot sprijini acest proces, ajutând la identificarea mai rapidă a variantelor de enzime potrivite.
Provocările dezvoltării de enzime personalizate
Cu toate acestea, dezvoltarea enzimelor personalizate rămâne un proces intensiv în resurse. Relațiile complexe dintre secvența genetică, structura tridimensională și funcția enzimatică fac dificile predicțiile precise. Un obstacol major îl reprezintă lipsa datelor experimentale privind modul în care modificările genetice afectează funcția enzimei.
Aici intervine proiectul ZenBio. Cercetătorii de la Institutul Fraunhofer pentru Terapie Celulară și Imunologie, sucursala Bioanaliză și Bioprocese IZI-BB din Potsdam, dezvoltă o platformă automatizată care utilizează sinteza de proteine fără celule pentru a genera volume mari de date secvență-funcție pentru proiectarea enzimelor asistată de inteligență artificială. Aceasta va accelera procesul de producere și analiză a variantelor de enzime și transformarea lor în biocatalizatori de înaltă performanță pentru aplicații industriale.
Proiectul abordează cerințele specifice ale proceselor industriale. „Enzimele sunt adaptate în mod natural la condițiile din organismele în care apar”, explică Simon Krebs, biotehnolog la Fraunhofer IZI-BB. „Procesele industriale, pe de altă parte, impun adesea cerințe foarte diferite. Enzimele pot avea nevoie să reziste la temperaturi mai ridicate, la niveluri modificate de pH sau la solvenți organici. În proiectul ZenBio, adaptăm enzimele la aceste aplicații, deschizând astfel noi procese de fabricație care sunt dificil de realizat prin chimia convențională.”
Sinteza de proteine fără celule și inteligența artificială accelerează proiectarea enzimelor
„Inteligența artificială poate învăța doar din ceea ce a fost măsurat experimental”, explică Benedikt Dechamps, inginer industrial la Fraunhofer IZI-BB. „De aceea ne propunem să producem cât mai multe variante de enzime posibil și să studiem modul în care funcționează. Astfel vom putea construi sistematic un set de date din care inteligența artificială să învețe și pe care să îl folosească pentru a propune variante noi promițătoare.”
Ceea ce diferențiază această abordare este utilizarea sintezei de proteine fără celule, care permite echipei să analizeze un număr mare de variante de enzime într-un timp scurt. Cercetătorii combină codul genetic pentru enzima dorită cu un extract celular care conține toate componentele esențiale necesare producerii acesteia. Enzima este apoi produsă direct în extract. În schimb, metodele convenționale bazate pe celule durează câteva zile, deoarece celulele producătoare de enzime trebuie mai întâi cultivate. În plus, unele variante de enzime sunt dificil de produs în celule vii sau nu se pliază într-o formă funcțională.
Deoarece enzimele sunt produse într-un extract celular, nu în celule vii, cercetătorii pot miniaturiza procesul și pot regla fin condițiile de reacție. În viitor, o stație robotică de pipetare va produce și analiza până la 1.500 de variante diferite ale unei enzime în paralel. În doar câteva ore, echipa poate afla dacă fiecare variantă rezistă la factori precum temperatura, pH-ul sau un solvent.
Platforma de inteligență artificială dezvoltată în cadrul proiectului utilizează datele rezultate pentru a identifica relațiile dintre secvențele enzimelor și proprietățile acestora și pentru a propune variante noi promițătoare. „Fiecare experiment ne învață ceva nou pe care îl putem aplica în următorul ciclu de proiectare”, explică Holly Corbett, expert în inteligență artificială la Fraunhofer IZI-BB. „Acest lucru ne permite să proiectăm enzime pas cu pas pentru aplicații industriale, contribuind astfel important la o industrie chimică performantă și sustenabilă. Pentru mine, aceasta este meșteșugul ingineresc la nivel molecular.”
Echipa a finalizat deja prima fază a fluxului de lucru automatizat. În continuare, vor miniaturiza și automatiza suplimentar platforma și o vor testa cu o primă clasă de enzime.
