Les enzymes sont largement utilisées dans la production de produits pharmaceutiques, de produits chimiques de spécialité, de cosmétiques et de produits alimentaires. En permettant des réactions chimiques dans des conditions plus douces, elles peuvent réduire la consommation d’énergie et améliorer l’efficacité ainsi que les performances environnementales des procédés industriels.
Le projet ZenBio, dirigé par des chercheurs de la branche Bio-analytique et Bioprocédés de l’Institut Fraunhofer pour la thérapie cellulaire et l’immunologie à Potsdam, vise à accélérer le développement d’enzymes adaptées aux conditions industrielles. La plateforme combine la synthèse acellulaire de protéines, l’automatisation de laboratoire et l’intelligence artificielle afin de produire et d’analyser un grand nombre de variantes d’enzymes.
La conception d’enzymes sur mesure reste difficile, car les modifications des séquences génétiques peuvent affecter leur structure tridimensionnelle et leur fonction de manière complexe. Les informations expérimentales sur ces relations sont également limitées. L’équipe ZenBio prévoit de combler cette lacune en produisant de nombreuses variantes et en enregistrant leurs performances dans différentes conditions, afin de créer un ensemble de données destiné à la conception assistée par l’IA.
Le système utilise les instructions génétiques d’une enzyme ainsi qu’un extrait cellulaire contenant les composants nécessaires à sa production. Les protéines peuvent ainsi être fabriquées directement dans l’extrait, plutôt qu’à l’intérieur de cellules vivantes. Comparée à la production fondée sur des cellules, cette méthode peut réduire les délais d’attente et aider les chercheurs à travailler avec des variantes difficiles à produire ou à replier correctement dans les cellules.
L’approche acellulaire permet également la miniaturisation et un contrôle précis des conditions de réaction. Une station robotisée de pipetage est destinée à produire et à examiner jusqu’à 1 500 variantes d’enzymes en parallèle. Les chercheurs s’attendent à pouvoir déterminer en quelques heures si les variantes peuvent résister à des facteurs tels que la température, les variations de pH ou les solvants organiques.
Les mesures obtenues seront utilisées par la plateforme d’IA pour identifier les liens entre les séquences des enzymes et leurs propriétés, puis pour suggérer des variantes destinées aux cycles de conception suivants. Le processus vise à adapter progressivement les enzymes aux exigences industrielles, notamment à des températures plus élevées, à des niveaux de pH modifiés et à une exposition aux solvants.
Le projet a achevé la première étape de son flux de travail automatisé. L’équipe va maintenant poursuivre la miniaturisation et l’automatisation de la plateforme, puis la tester avec une première classe d’enzymes.
Sources: Phys.org.