Las enzimas se utilizan ampliamente en la producción de productos farmacéuticos, productos químicos especializados, cosméticos y alimentos. Al permitir reacciones químicas en condiciones más moderadas, pueden reducir el consumo de energía y mejorar la eficiencia y el desempeño ambiental de los procesos industriales.
El proyecto ZenBio, dirigido por investigadores de la sección de Bioanálisis y Bioprocesos del Instituto Fraunhofer de Terapia Celular e Inmunología en Potsdam, tiene como objetivo acelerar el desarrollo de enzimas adaptadas a las condiciones industriales. La plataforma combina la síntesis de proteínas sin células, la automatización de laboratorio y la inteligencia artificial para generar y analizar un gran número de variantes enzimáticas.
El diseño de enzimas personalizadas sigue siendo difícil porque los cambios en las secuencias genéticas pueden afectar de maneras complejas a su estructura tridimensional y a su función. La información experimental sobre estas relaciones también es limitada. El equipo de ZenBio planea abordar esta carencia produciendo numerosas variantes y registrando su desempeño en distintas condiciones, con el fin de crear un conjunto de datos para el diseño asistido por IA.
El sistema utiliza las instrucciones genéticas de una enzima junto con un extracto celular que contiene los componentes necesarios para producirla. Esto permite fabricar las proteínas directamente en el extracto, en lugar de hacerlo dentro de células vivas. En comparación con la producción basada en células, el método puede reducir los tiempos de espera y ayudar a los investigadores a trabajar con variantes difíciles de producir o de plegar correctamente en las células.
El enfoque sin células también permite miniaturizar y controlar con precisión las condiciones de reacción. Está previsto que una estación robótica de pipeteo produzca y examine hasta 1.500 variantes enzimáticas en paralelo. Los investigadores esperan determinar en unas pocas horas si las variantes pueden tolerar factores como la temperatura, los cambios de pH o los disolventes orgánicos.
Las mediciones resultantes serán utilizadas por la plataforma de IA para identificar vínculos entre las secuencias de las enzimas y sus propiedades, y posteriormente sugerir variantes para ciclos de diseño posteriores. El proceso está concebido para adaptar progresivamente las enzimas a los requisitos industriales, incluidos el funcionamiento a temperaturas más elevadas, niveles de pH modificados y la exposición a disolventes.
El proyecto ha completado la primera etapa de su flujo de trabajo automatizado. Ahora, el equipo continuará miniaturizando y automatizando la plataforma, y la probará con una clase inicial de enzimas.
Fuentes: Phys.org.