As enzimas são amplamente utilizadas na produção de produtos farmacêuticos, produtos químicos especializados, cosméticos e produtos alimentares. Ao permitirem reações químicas em condições mais suaves, podem reduzir o consumo de energia e melhorar a eficiência e o desempenho ambiental dos processos industriais.
O projeto ZenBio, liderado por investigadores da unidade de Bioanálises e Bioprocessos do Instituto Fraunhofer de Terapia Celular e Imunologia, em Potsdam, tem como objetivo acelerar o desenvolvimento de enzimas adaptadas às condições industriais. A plataforma combina síntese proteica sem células, automação laboratorial e inteligência artificial para gerar e analisar um grande número de variantes de enzimas.
A conceção de enzimas personalizadas continua a ser difícil porque as alterações nas sequências genéticas podem afetar a sua estrutura tridimensional e função de formas complexas. As informações experimentais sobre estas relações também são limitadas. A equipa do ZenBio pretende colmatar esta lacuna produzindo muitas variantes e registando o seu desempenho em diferentes condições, criando um conjunto de dados para a conceção assistida por IA.
O sistema utiliza instruções genéticas para uma enzima juntamente com um extrato celular que contém os componentes necessários para a produzir. Isto permite que as proteínas sejam produzidas diretamente no extrato, em vez de no interior de células vivas. Em comparação com a produção baseada em células, o método pode reduzir os tempos de espera e ajudar os investigadores a trabalhar com variantes que são difíceis de produzir ou de dobrar corretamente nas células.
A abordagem sem células também permite a miniaturização e um controlo preciso das condições da reação. Está previsto que uma estação robótica de pipetagem produza e examine até 1.500 variantes de enzimas em paralelo. Os investigadores esperam determinar, no prazo de algumas horas, se as variantes conseguem tolerar fatores como a temperatura, alterações de pH ou solventes orgânicos.
As medições resultantes serão utilizadas pela plataforma de IA para identificar ligações entre as sequências das enzimas e as suas propriedades, e depois sugerir variantes para ciclos de conceção posteriores. O processo pretende adaptar progressivamente as enzimas às exigências industriais, incluindo temperaturas mais elevadas, níveis de pH alterados e exposição a solventes.
O projeto concluiu a primeira etapa do seu fluxo de trabalho automatizado. A equipa irá agora continuar a miniaturizar e automatizar a plataforma e testá-la com uma classe inicial de enzimas.
Fontes: Phys.org.