Molecole di farmaci e biocarburanti possono essere prodotti su ordinazione da fabbriche di cellule viventi, dove gli enzimi biologici fanno il loro lavoro. Ora, i ricercatori della Chalmers University of Technology hanno sviluppato un modello computerizzato in grado di prevedere la velocità con cui funzionano gli enzimi, rendendo possibile trovare le fabbriche viventi più efficienti e studiare malattie complesse. I loro risultati sono pubblicati in Nature Catalysis .

"Studiare ogni enzima naturale con esperimenti in laboratorio sarebbe impossibile, sono semplicemente troppi. Ma con il nostro algoritmo possiamo prevedere quali enzimi sono più promettenti semplicemente osservando la sequenza di amminoacidi da cui sono costituiti". afferma Eduard Kerkhoven, ricercatore in biologia dei sistemi presso la Chalmers University of Technology e autore principale dello studio.

Devono essere testati solo gli enzimi più promettenti

Il numero di turnover dell'enzima o k_cat valore, descrive la velocità e l'efficienza di un enzima ed è essenziale per comprendere il metabolismo di una cellula. Nel nuovo studio, i ricercatori di Chalmers hanno sviluppato un modello computerizzato in grado di calcolare rapidamente il k_cat valore. L'unica informazione necessaria è l'ordine degli amminoacidi che compongono l'enzima, qualcosa che è spesso ampiamente disponibile nei database aperti. Dopo che il modello ha effettuato una prima selezione, solo gli enzimi più promettenti devono essere testati in laboratorio.

Dato il numero di enzimi presenti in natura, i ricercatori ritengono che il nuovo modello di calcolo possa essere di grande importanza.

"Vediamo molte possibili applicazioni biotecnologiche. Ad esempio, i biocarburanti possono essere prodotti quando gli enzimi scompongono la biomassa in un processo di produzione sostenibile. L'algoritmo può essere utilizzato anche per studiare le malattie del metabolismo, dove le mutazioni possono portare a difetti nel modo in cui gli enzimi il lavoro del corpo umano", afferma Eduard Kerkhoven.

Maggiore conoscenza sulla produzione di enzimi

Le applicazioni più possibili sono una produzione più efficiente di prodotti a base di organismi naturali, rispetto ai processi industriali. La penicillina estratta da una muffa ne è un esempio, così come il taxolo antitumorale del tasso e il dolcificante stevia. Sono in genere prodotti in basse quantità da organismi naturali.

"Lo sviluppo e la produzione di nuovi prodotti naturali possono essere notevolmente aiutati dalla conoscenza di quali enzimi possono essere utilizzati", afferma Eduard Kerkhoven.

Il modello di calcolo può anche evidenziare le modifiche in k_cat valore che si verifica se gli enzimi mutano e identificano gli amminoacidi indesiderati che possono avere un impatto importante sull'efficienza di un enzima. Il modello può anche prevedere se gli enzimi producono più di un "prodotto".

"Possiamo rivelare se gli enzimi svolgono attività di "chiaro lunare" e producono metaboliti non desiderabili. È utile nei settori in cui spesso si desidera produrre un unico prodotto puro".

I ricercatori hanno testato il loro modello utilizzando 3 milioni di k_cat valori per simulare il metabolismo in più di 300 tipi di lieviti. Hanno creato modelli computerizzati della velocità con cui i lieviti potrebbero crescere o produrre determinati prodotti, come l'etanolo. Rispetto alle conoscenze misurate e preesistenti, i ricercatori hanno concluso che i modelli con k_cat previsti valori potrebbero simulare accuratamente il metabolismo. + Esplora ulteriormente

Modifica efficace della funzione enzimatica da parte della scienza computazionale