Neuer Algorithmus entschlüsselt die Geheimnisse von Zellfabriken
Nur die vielversprechendsten Enzyme müssen getestet werden
Medikamentenmoleküle und Biokraftstoffe können in lebenden Zellfabriken, in denen biologische Enzyme die Arbeit erledigen, auf Bestellung hergestellt werden. Jetzt haben Forscher der Chalmers University of Technology ein Computermodell entwickelt, mit dem sich vorhersagen lässt, wie schnell Enzyme arbeiten, so dass es möglich ist, die effizientesten lebenden Fabriken zu finden und schwierige Krankheiten zu untersuchen.
Die Forscher testeten ihr Modell, indem sie den Stoffwechsel in mehr als 300 Hefearten simulierten. Beim Vergleich mit gemessenem, bereits vorhandenem Wissen kamen die Forscher zu dem Schluss, dass Modelle mit vorhergesagten kcat-Werten den Stoffwechsel genau simulieren können. Das Bild zeigt die gewöhnliche Bäckerhefe, Saccharomyces cerevisiae
Chalmers University of Technology
Enzyme sind Proteine, die in allen lebenden Zellen vorkommen. Ihre Aufgabe ist es, als Katalysatoren zu fungieren, die die Geschwindigkeit bestimmter chemischer Reaktionen in den Zellen erhöhen. Die Enzyme spielen also eine entscheidende Rolle für das Funktionieren des Lebens auf der Erde und können mit den kleinen Fabriken der Natur verglichen werden. Sie werden auch in Waschmitteln und zur Herstellung von Süßstoffen, Farbstoffen und Medikamenten verwendet. Die Verwendungsmöglichkeiten sind schier endlos, werden aber durch die Tatsache behindert, dass die Erforschung der Enzyme teuer und zeitaufwändig ist.
"Jedes natürliche Enzym mit Experimenten in einem Labor zu untersuchen, wäre unmöglich, es sind einfach zu viele. Aber mit unserem Algorithmus können wir vorhersagen, welche Enzyme am vielversprechendsten sind, indem wir einfach die Sequenz der Aminosäuren betrachten, aus denen sie bestehen", sagt Eduard Kerkhoven, Forscher im Bereich Systembiologie an der Chalmers University of Technology und Hauptautor der Studie.
Nur die vielversprechendsten Enzyme müssen getestet werden
Die Enzymumsatzzahl oder der kcat-Wert beschreibt, wie schnell und effizient ein Enzym arbeitet, und ist für das Verständnis des Stoffwechsels einer Zelle von wesentlicher Bedeutung. In der neuen Studie haben die Chalmers-Forscher ein Computermodell entwickelt, mit dem der kcat-Wert schnell berechnet werden kann. Die einzige Information, die benötigt wird, ist die Reihenfolge der Aminosäuren, aus denen das Enzym besteht - eine Information, die in offenen Datenbanken häufig verfügbar ist. Nachdem das Modell eine erste Auswahl getroffen hat, müssen nur noch die vielversprechendsten Enzyme im Labor getestet werden.
Angesichts der Vielzahl der natürlich vorkommenden Enzyme könnte das neue Berechnungsmodell nach Ansicht der Forscher von großer Bedeutung sein.
"Wir sehen viele mögliche biotechnologische Anwendungen. So können beispielsweise Biokraftstoffe hergestellt werden, wenn Enzyme Biomasse in einem nachhaltigen Herstellungsprozess abbauen. Der Algorithmus kann auch zur Untersuchung von Stoffwechselkrankheiten eingesetzt werden, bei denen Mutationen zu Defekten in der Funktionsweise von Enzymen im menschlichen Körper führen können", sagt Eduard Kerkhoven.
Mehr Wissen über die Enzymproduktion
Weitere mögliche Anwendungen sind eine effizientere Herstellung von Produkten, die aus natürlichen Organismen gewonnen werden, im Gegensatz zu industriellen Verfahren. Das aus einem Schimmelpilz gewonnene Penicillin ist ein solches Beispiel, ebenso wie das Krebsmedikament Taxol aus Eibe und der Süßstoff Stevia. Sie werden in der Regel in geringen Mengen von natürlichen Organismen produziert.
"Das Wissen darüber, welche Enzyme eingesetzt werden können, ist für die Entwicklung und Herstellung neuer Naturstoffe sehr hilfreich", sagt Eduard Kerkhoven.
Das Berechnungsmodell kann auch auf die Veränderungen des kcat-Wertes hinweisen, die auftreten, wenn Enzyme mutieren, und unerwünschte Aminosäuren identifizieren, die einen großen Einfluss auf die Effizienz eines Enzyms haben können. Das Modell kann auch vorhersagen, ob die Enzyme mehr als ein "Produkt" produzieren.
"Wir können aufdecken, ob die Enzyme 'Schwarzarbeit' betreiben und Metaboliten produzieren, die nicht erwünscht sind. Das ist in Branchen nützlich, in denen man oft ein einziges reines Produkt herstellen will."
Die Forscher testeten ihr Modell anhand von 3 Millionen kcat-Werten, um den Stoffwechsel in mehr als 300 Hefearten zu simulieren. Sie erstellten Computermodelle dafür, wie schnell die Hefen wachsen oder bestimmte Produkte, wie Ethanol, herstellen können. Beim Vergleich mit gemessenem, bereits vorhandenem Wissen kamen die Forscher zu dem Schluss, dass Modelle mit vorhergesagten kcat-Werten den Stoffwechsel genau simulieren können.
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