Las moléculas de fármacos y los biocombustibles se pueden fabricar a pedido en fábricas de células vivas, donde las enzimas biológicas hacen el trabajo. Ahora, los investigadores de la Universidad Tecnológica de Chalmers han desarrollado un modelo de computadora que puede predecir qué tan rápido funcionan las enzimas, lo que hace posible encontrar las fábricas vivas más eficientes, así como estudiar enfermedades complejas. Sus resultados se publican en Nature Catalysis .

"Estudiar cada enzima natural con experimentos en un laboratorio sería imposible, simplemente son demasiadas. Pero con nuestro algoritmo, podemos predecir qué enzimas son más prometedoras con solo observar la secuencia de aminoácidos que las componen". dice Eduard Kerkhoven, investigador en biología de sistemas en la Universidad Tecnológica de Chalmers y autor principal del estudio.

Solo es necesario probar las enzimas más prometedoras

El número de recambio de enzimas o k_cat valor, describe qué tan rápido y eficiente funciona una enzima y es esencial para comprender el metabolismo de una célula. En el nuevo estudio, los investigadores de Chalmers han desarrollado un modelo informático que puede calcular rápidamente el k_cat valor. La única información que se necesita es el orden de los aminoácidos que forman la enzima, algo que suele estar ampliamente disponible en bases de datos abiertas. Después de que el modelo haga una primera selección, solo las enzimas más prometedoras deben probarse en el laboratorio.

Dada la cantidad de enzimas naturales, los investigadores creen que el nuevo modelo de cálculo puede ser de gran importancia.

"Vemos muchas posibles aplicaciones biotecnológicas. Por ejemplo, los biocombustibles se pueden producir cuando las enzimas descomponen la biomasa en un proceso de fabricación sostenible. El algoritmo también se puede usar para estudiar enfermedades en el metabolismo, donde las mutaciones pueden provocar defectos en la forma en que las enzimas funcionan". el cuerpo humano funciona", dice Eduard Kerkhoven.

Más conocimiento sobre la producción de enzimas

Más aplicaciones posibles son la producción más eficiente de productos elaborados a partir de organismos naturales, a diferencia de los procesos industriales. La penicilina extraída de un moho es uno de esos ejemplos, así como el taxol, un fármaco contra el cáncer, del tejo y el edulcorante stevia. Por lo general, los organismos naturales los producen en cantidades bajas.

"El conocimiento de las enzimas que se pueden utilizar puede ser de gran ayuda para el desarrollo y la fabricación de nuevos productos naturales", dice Eduard Kerkhoven.

El modelo de cálculo también puede señalar los cambios en k_cat valor que ocurre si las enzimas mutan e identifican aminoácidos no deseados que pueden tener un impacto importante en la eficiencia de una enzima. El modelo también puede predecir si las enzimas producen más de un "producto".

"Podemos revelar si las enzimas tienen alguna actividad de 'pluriempleo' y producen metabolitos que no son deseables. Es útil en industrias en las que a menudo se desea fabricar un único producto puro".

Los investigadores probaron su modelo usando 3 millones de k_cat valores para simular el metabolismo en más de 300 tipos de levaduras. Crearon modelos informáticos de la rapidez con la que las levaduras podían crecer o producir ciertos productos, como el etanol. En comparación con el conocimiento preexistente medido, los investigadores concluyeron que los modelos con k_cat predicho Los valores podrían simular con precisión el metabolismo. + Explora más

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