Investigadores en Japón han desarrollado un sistema integrado de biología sintética para construir nuevas vías metabólicas y enzimas dentro de los microbios. Al incorporar un "Diseño, Construir, Prueba, Flujo de trabajo de Learn "(DBTL), la producción de materias primas farmacéuticas podría optimizarse sistemáticamente. Esta aplicación apoya el concepto del flujo de trabajo DBTL como un método sostenible para la producción de materiales complejos y valiosos. Los resultados fueron publicados el 1 de mayo en la revista de acceso abierto. Comunicaciones de la naturaleza .

Este estudio es parte de un proyecto de la New Energy and Industrial Technology Development Organisation (NEDO), y fue realizado por un equipo de investigación de la Universidad de Kobe dirigido por el profesor asistente Christopher Vavricka, Profesor visitante Michihiro Araki, La profesora Tomohisa Hasunuma y la profesora Akihiko Kondo. Estrecha colaboración con un equipo de investigación dirigido por el profesor asociado Hiromichi Minami (Instituto de Investigación de Biorecursos y Biotecnología, Universidad de la Prefectura de Ishikawa) también fue fundamental para este proyecto.

El equipo de investigación colaborativa está participando en un proyecto de investigación y desarrollo de NEDO bajo el tema "Desarrollo de técnicas de producción para biomateriales altamente funcionales utilizando células inteligentes de plantas y otros organismos (Proyecto de células inteligentes)". El objetivo del Smart Cell Project es lograr la producción en masa de materiales diana de gran valor mediante la introducción de genes que codifican rutas mejoradas en microbios hospedadores. Este proceso depende en gran medida de la tecnología de análisis de la información para rediseñar los sistemas metabólicos y las vías que pueden aumentar las cantidades de producción y la eficiencia de la producción.

La producción de alcaloides se seleccionó como un excelente ejemplo de optimización porque los alcaloides son intermediarios clave en la producción de fármacos, incluidos los analgésicos opioides. Recientemente, la producción de analgésicos derivados de alcaloides se ha logrado utilizando microbios, pero para que esta producción sea comercialmente viable, es necesario mejorar los rendimientos. El alcaloide intermedio clave tetrahidropapaverolina (THP) se produjo previamente usando una combinación de dos enzimas:L-aminoácido descarboxilasa aromática (AAAD) y monoamino oxidasa (MAO). Sin embargo, la especificidad relajada MAO ha sido una barrera para la producción eficiente de THP.

Para mejorar este proceso, se puso a prueba un programa de diseño metabólico llamado M-path. Este software de predicción fue desarrollado por el profesor Araki en la Universidad de Kobe, y se aplica para identificar nuevas enzimas que pueden evitar la MAO para mejorar las vías hacia el alcaloide intermedio clave THP. El análisis de la ruta M condujo al descubrimiento de una enzima natural prometedora que se encuentra en los gusanos de seda llamada 3, 4-dihidroxifenilacetaldehído sintasa (DHPAAS) como alternativa a la MAO. El DHPAAS es novedoso porque posee una capacidad oxidante de amina además de la actividad de descarboxilación convencional. Luego, el equipo desarrolló métodos de ingeniería enzimática basados ​​en la estructura para identificar los aminoácidos clave involucrados en la determinación de la actividad de la enzima DHPAAS. Esto les permitió crear enzimas DHPAAS artificiales que pueden ajustar la proporción de actividades de descarboxilasa y amina oxidasa. que conduce a una producción mejorada del THP intermedio clave.

Cuando el equipo introdujo la vía metabólica de nuevo diseño, incluidas las enzimas modificadas genéticamente, en la bacteria de laboratorio convencional Escherichia coli, pudieron controlar con precisión la proporción de intermedios clave dopamina (producción de descarboxilación) y DHPAA (producto de oxidación). El equilibrio de los niveles de dopamina y DHPAA condujo a una mejor producción de alcaloides dentro de las "células inteligentes" rediseñadas. Para optimizar aún más el sistema de producción microbiana, se analizaron más de 100 metabolitos con los sistemas de análisis de masas Shimadzu, permitiendo al equipo identificar reacciones de cuello de botella y reacciones secundarias que forman subproductos. Al incorporar la información del metabolito como datos de aprendizaje para impulsar un nuevo ciclo DBTL, se mejoró aún más la producción de alcaloides intermedios posteriores.

Estos hallazgos demuestran que la combinación de biotecnología avanzada e informática es una estrategia eficaz para desarrollar rápidamente fábricas de células que pueden producir muchos tipos diferentes de materiales valiosos. Además, la capacidad de diseñar funciones enzimáticas artificiales puede ayudar a ampliar la gama de posibles objetivos de producción. Viendo hacia adelante, los autores creen que el flujo de trabajo DBTL permitirá una producción más eficiente de varios materiales útiles, incluidos los productos farmacéuticos, productos químicos finos, productos químicos biológicos y biocombustibles. Se espera que este flujo de trabajo de biología sintética haga contribuciones significativas a la industria de las células inteligentes de próxima generación para la producción de productos químicos y farmacéuticos complejos, así como materiales recientemente descubiertos.