Enzyme werden in großem Umfang bei der Herstellung von Arzneimitteln, Spezialchemikalien, Kosmetika und Lebensmitteln eingesetzt. Indem sie chemische Reaktionen unter milderen Bedingungen ermöglichen, können sie den Energieverbrauch senken und die Effizienz sowie die Umweltverträglichkeit industrieller Prozesse verbessern.
Das von Forschenden der Abteilung Bioanalytik und Bioprozesse des Fraunhofer-Instituts für Zelltherapie und Immunologie in Potsdam geleitete Projekt ZenBio zielt darauf ab, die Entwicklung von Enzymen zu beschleunigen, die an industrielle Bedingungen angepasst sind. Die Plattform kombiniert zellfreie Proteinsynthese, Laborautomatisierung und künstliche Intelligenz, um eine große Zahl von Enzymvarianten herzustellen und zu analysieren.
Die Entwicklung maßgeschneiderter Enzyme bleibt schwierig, weil Veränderungen in den Gensequenzen ihre dreidimensionale Struktur und Funktion auf komplexe Weise beeinflussen können. Auch experimentelle Informationen über diese Zusammenhänge sind begrenzt. Das ZenBio-Team will diese Lücke schließen, indem es zahlreiche Varianten herstellt und aufzeichnet, wie sie sich unter verschiedenen Bedingungen verhalten, und so einen Datensatz für das KI-gestützte Design erstellt.
Das System verwendet genetische Anweisungen für ein Enzym zusammen mit einem Zellextrakt, der die zu seiner Herstellung erforderlichen Komponenten enthält. Dadurch können die Proteine direkt im Extrakt hergestellt werden, anstatt in lebenden Zellen. Im Vergleich zur zellbasierten Produktion kann die Methode die Wartezeiten verkürzen und Forschenden helfen, mit Varianten zu arbeiten, die in Zellen nur schwer hergestellt werden oder sich dort nicht korrekt falten.
Der zellfreie Ansatz unterstützt außerdem die Miniaturisierung und eine präzise Kontrolle der Reaktionsbedingungen. Eine robotische Pipettierstation soll bis zu 1.500 Enzymvarianten parallel herstellen und untersuchen. Die Forschenden erwarten, innerhalb weniger Stunden feststellen zu können, ob Varianten Faktoren wie Temperatur, pH-Änderungen oder organische Lösungsmittel tolerieren.
Die gewonnenen Messwerte werden von der KI-Plattform genutzt, um Zusammenhänge zwischen Enzymsequenzen und ihren Eigenschaften zu erkennen und anschließend Varianten für nachfolgende Designzyklen vorzuschlagen. Der Prozess soll Enzyme schrittweise an industrielle Anforderungen anpassen, darunter höhere Temperaturen, veränderte pH-Werte und die Einwirkung von Lösungsmitteln.
Das Projekt hat die erste Phase seines automatisierten Arbeitsablaufs abgeschlossen. Das Team wird die Plattform nun weiter miniaturisieren und automatisieren und sie mit einer ersten Enzymklasse testen.
Quellen: Phys.org.