Construyendo mejores enzimas, descomponiéndolas
Del Weizmann Wonder Wander Chemistry del 12 de Enero del 2023
En un paso importante hacia una industria más ecológica, los científicos del Instituto Weizmann crean un método computacional para generar enzimas con una eficiencia sin precedentes
Las enzimas tienen el potencial de transformar la industria química al proporcionar alternativas ecológicas a una gran cantidad de procesos. Estas proteínas actúan como catalizadores biológicos y, con la ayuda de la ingeniería molecular, pueden hacer que las reacciones naturales pasen al modo turbo. Las enzimas hechas a medida podrían, por ejemplo, conducir a la fabricación de medicamentos no contaminantes; también podrían descomponer de manera segura los contaminantes, las aguas residuales y los desechos agrícolas, y luego convertirlos en biocombustibles o alimento para animales.
Un nuevo estudio del Instituto de Ciencias Weizmann, publicado hoy en Science, acerca esta visión a la realidad. En su informe, los investigadores, encabezados por el Prof. Sarel Fleishman del Departamento de Ciencias Biomoleculares, revelan un método computacional para diseñar miles de diferentes enzimas activas con una eficiencia sin precedentes al ensamblarlas a partir de bloques de construcción modulares diseñados.
(de izquierda a derecha) Prof. Sarel Fleishman, Rosalie Lipsh-Sokolik y Dra. Olga Khersonsky
Los bioquímicos suelen diseñar nuevas enzimas ajustando al azar el ADN de las que existen de forma natural y seleccionando las variantes resultantes para una actividad deseada, un proceso que puede llevar mucho tiempo. Al equipo de Fleishman se le ocurrió la idea de generar una gran cantidad de enzimas muy diversas al descomponer las naturales en fragmentos constituyentes que luego pueden alterarse y recombinarse de varias maneras.
La inspiración para este nuevo enfoque provino del interior: nuestro sistema inmunitario, que es capaz de producir miles de millones de anticuerpos diferentes (proteínas que, en principio, pueden contrarrestar cualquier microorganismo dañino) solo a partir de los bits dictados por una cantidad relativamente pequeña de genes. “Los anticuerpos son la única familia de proteínas en la naturaleza que se sabe que se genera de forma modular”, explica Fleishman. “Su enorme diversidad se logra mediante la recombinación de fragmentos genéticos preexistentes, de forma similar a cómo se ensambla un nuevo tipo de dispositivo electrónico a partir de transistores y unidades de procesamiento preexistentes”.
“Cuando puedes crear enzimas con niveles tan altos de actividad usando un método completamente automatizado que ahora sabes que también es increíblemente confiable, eso es realmente una buena noticia”.
¿Podrían generarse enzimas, como anticuerpos, a partir de fragmentos modulares diseñados en laboratorio que se combinan en estructuras más grandes?
Rosalie Lipsh-Sokolik, una estudiante de doctorado que dirigió el estudio en el laboratorio de Fleishman, comenzó a experimentar con una familia de varias docenas de enzimas que descomponen el xilano, un componente común de las paredes celulares de las plantas. “Si logramos aumentar la actividad de estas enzimas, podrían usarse para descomponer compuestos vegetales como el xilano y la celulosa en azúcares, lo que a su vez puede ayudar a generar biocombustibles”, dice Lipsh-Sokolik. “En lugar de desechar los desechos agrícolas, por ejemplo, deberíamos poder convertirlos en una fuente de energía”.
Un video de animación ilustra cómo los fragmentos de enzimas modulares (resaltados) se unen como parte del método CADENZ del Instituto Weizmann, que puede generar una cantidad sin precedentes de enzimas activas que pueden conducir a procesos industriales más ecológicos.
Lipsh-Sokolik desarrolló un algoritmo que utiliza cálculos de diseño de proteínas basados en la física junto con un nuevo modelo de aprendizaje automático. El algoritmo dividió cada una de las diferentes variantes de secuencias de enzimas que rompen xilano en varios fragmentos y luego introdujo docenas de mutaciones en esas piezas, todo de manera que maximizó la compatibilidad potencial de los diferentes bits. Luego ensambló fragmentos en diferentes combinaciones y seleccionó el millón de secuencias de enzimas codificadas que se consideraron estables.
El siguiente paso para Lipsh-Sokolik y sus colegas fue sintetizar un millón de enzimas reales a partir de estos modelos informáticos y probarlos en el laboratorio. Para su sorpresa, se confirmó que 3.000 estaban activos. “La primera vez que observamos los resultados experimentales, nos quedamos asombrados”, dice Fleishman. “La tasa de éxito del 0,3 por ciento no es alta, pero la gran cantidad de enzimas activas diferentes que obtuvimos fue asombrosa. En los estudios típicos de diseño e ingeniería de proteínas, se ven quizás una docena de enzimas activas”.
Armados con un extenso repertorio de enzimas, los investigadores hicieron una pregunta clave que interesa a los investigadores de proteínas: ¿Qué características moleculares distinguen a las enzimas activas de las inactivas?
Usando herramientas de aprendizaje automático, Lipsh-Sokolik examinó alrededor de cien características que caracterizan a las enzimas y utilizó las diez más prometedoras para crear un predictor de actividad. Cuando incorporó este predictor de actividad en su algoritmo y repitió el experimento de diseño con las enzimas que rompen el xilano, este repertorio de segunda generación tenía hasta 9000 enzimas que descomponían el xilano y otras 3.000 que podrían descomponer la celulosa, sumando un total de 12.000 enzimas activas. Este fue un aumento de diez veces en la tasa de éxito con respecto al experimento inicial y una hazaña sin precedentes en la historia del diseño de proteínas: el equipo logró, en un solo experimento, diseñar más enzimas potencialmente activas que las que los métodos estándar podrían producir en una década.
Ver nota completa en https://wis-wander.weizmann.ac.il/chemistry/building-better-enzymes-%E2%80%93-breaking-them-down