Un nuevo algoritmo mejora las enzimas para aplicaciones industriales
Se prevén amplios efectos en la producción de alimentos
Los científicos han creado un prototipo de un nuevo método de "ingeniería racional" de enzimas para mejorar su rendimiento. Han ideado un algoritmo que tiene en cuenta el historial evolutivo de una enzima para señalar dónde podrían introducirse mutaciones con una alta probabilidad de aportar mejoras funcionales.
Su trabajo, publicado hoy en la prestigiosa revista Nature Communications, podría tener importantes repercusiones en toda una serie de sectores, desde la producción de alimentos hasta la salud humana.
Las enzimas son esenciales para la vida y fundamentales para desarrollar fármacos y herramientas innovadoras que permitan afrontar los retos de la sociedad. Han evolucionado a lo largo de miles de millones de años mediante cambios en la secuencia de aminoácidos que sustenta su estructura tridimensional. Como las cuentas de un collar, cada enzima se compone de una secuencia de varios cientos de aminoácidos que codifica su forma tridimensional.
En la naturaleza existe una enorme diversidad de secuencias, ya que en cada posición puede haber una de 20 "cuentas" de aminoácidos. Una vez formada su forma 3D, las enzimas desempeñan una función específica, como digerir las proteínas de nuestra dieta, convertir la energía química en fuerza en nuestros músculos y destruir bacterias o virus que invaden las células. Si se cambia la secuencia, se puede alterar la forma tridimensional, y eso suele cambiar la funcionalidad de la enzima, haciéndola a veces completamente ineficaz.
Encontrar formas de mejorar la actividad de las enzimas sería enormemente beneficioso para muchas aplicaciones industriales y, utilizando herramientas modernas de biología molecular, es sencillo y rentable diseñar cambios en las secuencias de aminoácidos para facilitar mejoras en su rendimiento. Sin embargo, introducir al azar tan sólo tres o cuatro cambios en la secuencia puede provocar una pérdida drástica de su actividad.
Los científicos presentan aquí una nueva y prometedora estrategia para diseñar racionalmente una enzima llamada "betalactamasa". En lugar de introducir mutaciones aleatorias de forma dispersa, los investigadores del Instituto Broad y la Facultad de Medicina de Harvard desarrollaron un algoritmo que tiene en cuenta la historia evolutiva de la enzima.
"El núcleo de este nuevo algoritmo es una función de puntuación que aprovecha miles de secuencias de betalactamasas de organismos muy diversos. En lugar de unos pocos cambios aleatorios, se generaron hasta 84 mutaciones en una secuencia de 280 para mejorar el rendimiento funcional", explica el Dr. Amir Khan, profesor asociado de la Facultad de Bioquímica e Inmunología del Trinity College de Dublín, uno de los coautores de la investigación.
"Y sorprendentemente, las enzimas recién diseñadas presentaban tanto una actividad como una estabilidad mejoradas a temperaturas más altas".
Eve Napier, estudiante de segundo año de doctorado en el Trinity College de Dublín, determinó la estructura experimental en 3D de una betalactamasa de nuevo diseño mediante un método denominado cristalografía de rayos X.
Su mapa 3D reveló que, a pesar de los cambios en el 30% de los aminoácidos, la enzima tenía una estructura idéntica a la betalactamasa de tipo salvaje. También reveló cómo los cambios coordinados en los aminoácidos, introducidos simultáneamente, pueden estabilizar eficazmente la estructura tridimensional, en contraste con los cambios individuales que suelen dañar la estructura de la enzima.
Según Eve Napier: "En general, estos estudios revelan que las proteínas pueden modificarse para mejorar su actividad mediante "saltos" espectaculares a un nuevo espacio de secuencias".
"El trabajo tiene amplias aplicaciones en la industria, en procesos que requieren enzimas para la producción de alimentos, enzimas que degradan plásticos y aquellas relevantes para la salud y las enfermedades humanas, por lo que estamos muy ilusionados con las posibilidades futuras".
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
Publicación original
Benjamin Fram, Yang Su, Ian Truebridge, Adam J. Riesselman, John B. Ingraham, Alessandro Passera, Eve Napier, Nicole N. Thadani, Samuel Lim, Kristen Roberts, Gurleen Kaur, Michael A. Stiffler, Debora S. Marks, Christopher D. Bahl, Amir R. Khan, Chris Sander, Nicholas P. Gauthier; "Simultaneous enhancement of multiple functional properties using evolution-informed protein design"; Nature Communications, Volume 15, 2024-6-20
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