Este trabajo podría ayudar a los investigadores a adaptar la idoneidad de las enzimas para fines personalizados, como en la producción farmacéutica o de biocombustibles.
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Investigadores de la Universidad de Osaka (Japón) han simplificado el proceso tradicionalmente lento de la ingeniería de enzimas, que busca cambiar la disposición de los aminoácidos constituyentes de esta proteína para conservar o incluso mejorar su funcionabilidad en diferentes entornos. Durante tres décadas, este trabajo de ingeniería se ha realizado con extensos experimentos de ensayo y error, con pocas garantías de obtener éxito. Ahora, mediante el empleo de inteligencia artificial, estos científicos lograron optimizar el proceso con resultados muy alentadores, comunicaron este jueves.
Aunque la inteligencia artificial (IA) puede minimizar este proceso de ensayo y error, el hecho de que sus algoritmos se alimentaran con la escasa información sobre las estructuras cristalinas de las enzimas, no permitía obtener un resultado óptimo y verosímil. “Los aminoácidos pertinentes que uno debería mutar en la enzima podrían ser solo conjeturas”, comentó Teppei Niide, coautor de la investigación. “Para resolver este problema, ideamos una metodología de clasificación de aminoácidos que depende solo de la secuencia de aminoácidos ampliamente disponible de enzimas análogas de otras especies vivas”.
Con este nuevo enfoque de IA, analizaron filogenéticamente los aminoácidos que están presentes en el sitio activo de la enzima (lugar donde tienen lugar la reacción química) involucrados en su especificidad (capacidad de reconocer una cantidad limitada de sustratos moleculares) en un número relativamente grande de enzimas similares de varias especies. Al identificar las secuencias de aminoácidos que no cambiaron a lo largo de la evolución, los investigadores identificaron las mutaciones (cambios) de aminoácidos que son adaptaciones a diferentes condiciones celulares en diferentes especies.
“Mediante el uso de inteligencia artificial, identificamos residuos de aminoácidos inesperados en la enzima málica” asociados a diferentes tipos de sustratos, dijo Hiroshi Shimizu, uno de los coautores del estudio. “Esto nos ayudó a comprender el mecanismo de especificidad de sustrato de la enzima y facilitará la ingeniería óptima de la enzima en los laboratorios”. Los resultados se publicaron este miércoles en ACS Synthetic Biology.
La inteligencia artificial permitió acelerar y mejorar drásticamente el éxito de reconfigurar sustancialmente el modo de acción específico de una enzima, sin alterar fundamentalmente la función de la enzima. Los avances futuros en la ingeniería de enzimas beneficiarán en gran medida a campos, como la producción farmacéutica y de biocombustibles, que requieren ajustar cuidadosamente la versatilidad de las enzimas a diferentes entornos bioquímicos, incluso en ausencia de estructuras cristalinas de enzimas correspondientes.
