Generative KI erhellt Enzymgeheimnisse mithilfe von in der Natur entwickelten Sequenzen

Enzyme, die bemerkenswerten Biokatalysatoren der Natur, spielen in verschiedenen Aspekten des täglichen Lebens eine wesentliche Rolle. Stellen Sie sich den beeindruckenden Anblick von Glühwürmchen vor, die eine Sommernacht erhellen. Ihr bezaubernder Glanz verzaubert nicht nur den Betrachter, sondern spielt auch eine Rolle bei der Kommunikation und Paarung. Dieses Naturschauspiel wird durch ein Enzym namens Luciferase angetrieben.

Betrachtet man die molekulare Ebene, so handelt es sich bei Enzymen um komplizierte Netzwerke aus Aminosäuren. Luciferase, ein Paradebeispiel, weist eine faszinierende Vielfalt verschiedener Arten auf. Diese Homologen weisen jedoch spezifische Evolutionsmuster auf, die für die Vorhersage von Proteinstrukturen von entscheidender Bedeutung sind. Es stellt sich eine zentrale Frage: Welchen Zusammenhang haben diese Muster mit der Funktion von Enzymen?

Dr. Xie und Dr. Warshel wollen diesen komplizierten Zusammenhang entschlüsseln. Sie betrachten Proteine ​​als eine Sprache aus Aminosäure-„Buchstaben“ und entwickeln generative KI-Tools, die den Prinzipien des weit verbreiteten ChatGPT ähneln.

Ihr KI-Tool quantifiziert die Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Sequenzen oder Mutationen in der Natur vorkommen. Faszinierenderweise entdeckten sie, dass diese Wahrscheinlichkeit in erster Linie mit der katalytischen Enzymaktivität zusammenhängt, wenn Mutationen in der Nähe des Substrats auftreten. Umgekehrt korrelieren Mutationen im Gerüst des Enzyms hauptsächlich mit der Proteinstabilität. Diese Erkenntnisse haben die erfolgreiche Entwicklung mehrerer Proteine, einschließlich Luciferase, ermöglicht.

Dr. Warshel sagte: „Die Beziehung zwischen evolutionären Informationen und verschiedenen Enzymfunktionen legt nahe, dass Enzyme tatsächlich Objekte auf mehreren Ebenen sind. Diese Studie hat das Potenzial, unser Verständnis der Enzymkatalyse und -evolution zu revolutionieren.“

Diese Forschung jetzt veröffentlicht im Tagebuch National Science Reviewbietet nicht nur neue Perspektiven für die Enzymkatalyse, sondern verspricht auch praktische Anwendungen in der Biotechnologie und darüber hinaus.

Mehr Informationen:
Wen Jun Xie et al.: Nutzung generativer KI zur Entschlüsselung der Enzymkatalyse und -evolution für eine verbesserte Technik, National Science Review (2023). DOI: 10.1093/nsr/nwad331

Bereitgestellt von Science China Press

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