Una nueva tecnología optimiza las enzimas para la industria
Los investigadores del Fraunhofer tienen previsto crear una empresa
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Las enzimas tienen un enorme potencial para hacer más eficiente la fabricación industrial y abrir las puertas a nuevos métodos de producción. Sin embargo, adaptarlas a aplicaciones específicas es un proceso complejo. En el proyecto ZenBio, los investigadores del Fraunhofer de Potsdam están desarrollando una plataforma automatizada para acelerar este trabajo mediante la combinación de la síntesis de proteínas sin células con el diseño de enzimas asistido por IA. La plataforma permitirá a las empresas desarrollar enzimas adecuadas de forma más rápida y rentable.
Las enzimas son esenciales para una amplia gama de procesos industriales. Como biocatalizadores, desempeñan un papel clave en la producción de principios activos farmacéuticos, productos químicos especializados e ingredientes para cosméticos, además de ser vitales para la industria alimentaria. Las enzimas permiten que muchas reacciones químicas tengan lugar en condiciones más suaves, lo que ahorra energía y hace que los procesos existentes sean más eficientes y respetuosos con el medio ambiente.
La biología molecular, la ingeniería genética y la bioinformática pueden utilizarse para optimizar las enzimas con vistas a aplicaciones industriales. Los cambios específicos en el mapa genético de una enzima pueden hacer que funcione más rápido, que mantenga su fiabilidad incluso en condiciones de proceso exigentes o que controle las reacciones químicas con mayor precisión. Los métodos computacionales modernos y la inteligencia artificial pueden apoyar este proceso ayudando a identificar variantes enzimáticas adecuadas con mayor rapidez.
Nuevos enfoques para el diseño de enzimas
No obstante, el desarrollo de enzimas a medida sigue siendo un proceso que requiere muchos recursos. Las complejas relaciones entre la secuencia genética, la estructura tridimensional y la función enzimática dificultan las predicciones precisas. Uno de los principales obstáculos es la falta de datos experimentales sobre cómo los cambios genéticos afectan a la función enzimática.
Aquí es donde entra en juego el proyecto ZenBio. Investigadores del Instituto Fraunhofer de Terapia Celular e Inmunología, Sección de Bioanalítica y Bioprocesos (IZI-BB) de Potsdam están desarrollando una plataforma automatizada que utiliza la síntesis de proteínas sin células para generar grandes volúmenes de datos de secuencia-función destinados al diseño de enzimas asistido por IA. Esto acelerará el proceso de producción y análisis de variantes enzimáticas, así como su desarrollo como biocatalizadores de alto rendimiento para aplicaciones industriales.
El proyecto aborda las exigencias específicas de los procesos industriales. «Las enzimas están adaptadas de forma natural a las condiciones de los organismos en los que se encuentran», explica Simon Krebs, biotecnólogo del Fraunhofer IZI-BB. «Los procesos industriales, por el contrario, suelen plantear exigencias muy diferentes. Es posible que las enzimas tengan que soportar temperaturas más elevadas, niveles de pH alterados o disolventes orgánicos. En el proyecto ZenBio, estamos adaptando las enzimas a estas aplicaciones, lo que abre la puerta a nuevos procesos de fabricación difíciles de lograr mediante la química convencional».
La síntesis de proteínas sin células y la IA aceleran el diseño de enzimas
«La IA solo puede aprender de lo que se ha medido experimentalmente», explica Benedikt Dechamps, ingeniero industrial del Fraunhofer IZI-BB. «Por eso nuestro objetivo es producir tantas variantes enzimáticas como sea posible y estudiar cómo funcionan. Esto nos permitirá crear de forma sistemática un conjunto de datos del que la IA pueda aprender y que utilice para proponer nuevas variantes prometedoras».
Lo que distingue a este enfoque es el uso de la síntesis de proteínas sin células, que permite al equipo cribar un gran número de variantes enzimáticas en poco tiempo. Los investigadores combinan el plano genético de la enzima deseada con un extracto celular que contiene todos los componentes esenciales necesarios para producirla. A continuación, la enzima se produce directamente en el extracto. Por el contrario, los métodos convencionales basados en células tardan varios días, ya que primero hay que cultivar las células productoras de la enzima. Además, algunas variantes enzimáticas son difíciles de producir en células vivas o no adoptan una forma funcional.
Dado que las enzimas se producen en un extracto celular en lugar de en células vivas, los investigadores pueden miniaturizar el proceso y ajustar con precisión las condiciones de reacción. En el futuro, una estación de pipeteo robotizada producirá y analizará hasta 1 500 variantes diferentes de una enzima de forma paralela. En tan solo unas horas, el equipo puede averiguar si cada variante resiste factores como la temperatura, el pH o un disolvente. La plataforma de IA desarrollada en el proyecto utiliza los datos resultantes para identificar relaciones entre las secuencias enzimáticas y sus propiedades, y para proponer nuevas variantes prometedoras.
«Cada experimento nos enseña algo nuevo que podemos aplicar al siguiente ciclo de diseño», explica Holly Corbett, experta en IA del Fraunhofer IZI-BB. «Esto nos permite diseñar enzimas paso a paso para aplicaciones industriales, contribuyendo así de manera importante a una industria química sostenible y de alto rendimiento. Para mí, eso es ingeniería artesanal a nivel molecular».
El equipo ya ha completado la primera fase del flujo de trabajo automatizado. Ahora se dedicarán a miniaturizar y automatizar aún más la plataforma y a probarla con una primera clase de enzimas.
Los investigadores de Fraunhofer tienen previsto crear una empresa
Krebs y Dechamps se conocieron a través de AHEAD, un programa de financiación de Fraunhofer para startups. Corbett se incorporó posteriormente al equipo como responsable de la plataforma de IA. El Ministerio Federal Alemán de Economía y Energía (BMWE) financia el proyecto a través de su programa «exist Research Transfer». Esta financiación permitirá al equipo seguir desarrollando y automatizando la plataforma, así como validarla utilizando una primera clase de enzimas. A continuación, el equipo tiene previsto poner en marcha sus primeros proyectos piloto con clientes del sector y constituir la empresa derivada ProEvo.
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.
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