La inteligencia artificial facilita la ingeniería de enzimas
Los investigadores han agilizado el tradicionalmente lento proceso de ingeniería de enzimas
No se puede esperar que un científico farmacéutico cambie de laboratorio a las instalaciones disponibles en un estudio de televisión y esperar el mismo resultado de investigación. Las enzimas se comportan exactamente igual. Pero ahora, en un estudio publicado recientemente en la revista ACS Synthetic Biology, investigadores de la Universidad de Osaka han conseguido dotar a las enzimas de un nivel análogo de adaptabilidad, un objetivo que ha permanecido inalcanzable durante más de 30 años.
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Las enzimas desempeñan funciones impresionantes gracias a la disposición única de los aminoácidos que las componen, pero normalmente sólo dentro de un entorno celular específico. Cuando se cambia el entorno celular, la enzima rara vez funciona bien, si es que lo hace. Por eso, uno de los objetivos de la investigación desde hace tiempo es mantener o incluso mejorar la función de las enzimas en entornos diferentes; por ejemplo, en condiciones favorables para la producción de biocombustibles. Tradicionalmente, este trabajo ha implicado un extenso ensayo y error experimental que puede tener pocas garantías de lograr un resultado óptimo.
La inteligencia artificial puede minimizar este ensayo y error, pero sigue dependiendo de las estructuras cristalinas de las enzimas obtenidas experimentalmente, que pueden no estar disponibles o no ser especialmente útiles. Por tanto, "los aminoácidos pertinentes que hay que mutar en la enzima pueden ser sólo suposiciones", dice Teppei Niide, coautor. "Para resolver este problema, ideamos una metodología de clasificación de aminoácidos que depende únicamente de la secuencia de aminoácidos ampliamente disponible de enzimas análogas de otras especies vivas".
Los investigadores se centraron en los aminoácidos que intervienen en la especificidad de la enzima málica con respecto a la molécula que la enzima transforma (es decir, el sustrato) y con respecto a la sustancia que ayuda a la transformación (es decir, el cofactor). Al identificar las secuencias de aminoácidos que no cambiaron a lo largo de la evolución, los investigadores identificaron las mutaciones de aminoácidos que son adaptaciones a diferentes condiciones celulares en diferentes especies.
"Mediante el uso de la inteligencia artificial, identificamos residuos de aminoácidos inesperados en la enzima málica que se corresponden con el uso de la enzima de diferentes cofactores redox", dice Hiroshi Shimizu, coautor principal. "Esto nos ayudó a entender el mecanismo de especificidad de sustrato de la enzima y facilitará la ingeniería óptima de la enzima en los laboratorios".
Este trabajo consiguió utilizar la inteligencia artificial para acelerar y mejorar drásticamente el éxito de la reconfiguración sustancial del modo de acción específico de una enzima, sin alterar fundamentalmente su función. Los futuros avances en la ingeniería de enzimas beneficiarán en gran medida a campos como la producción farmacéutica y de biocombustibles, que requieren un cuidadoso ajuste de la versatilidad de las enzimas a diferentes entornos bioquímicos, incluso en ausencia de las correspondientes estructuras cristalinas de las enzimas.
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