Aufbau besserer Enzyme – durch deren Abbau

Enzyme haben das Potenzial, die chemische Industrie zu verändern, indem sie umweltfreundliche Alternativen zu einer Reihe von Prozessen bieten. Diese Proteine ​​wirken als biologische Katalysatoren und können mit Hilfe von Molecular Engineering natürliche Reaktionen in den Turbomodus versetzen. Maßgeschneiderte Enzyme könnten beispielsweise zu einer umweltfreundlichen Arzneimittelherstellung führen; Sie könnten auch Schadstoffe, Abwässer und landwirtschaftliche Abfälle sicher abbauen und sie dann in Biokraftstoff oder Tierfutter umwandeln.

Eine neue Studie des Weizmann Institute of Science, die heute in veröffentlicht wurde Wissenschaft, bringt diese Vision der Realität näher. In ihrem Bericht enthüllen die Forscher unter der Leitung von Prof. Sarel Fleishman von der Abteilung für Biomolekulare Wissenschaften eine Computermethode zum Entwerfen Tausender verschiedener aktiver Enzyme mit beispielloser Effizienz, indem sie aus konstruierten modularen Bausteinen zusammengesetzt werden.

Biochemiker entwickeln typischerweise neue Enzyme, indem sie die DNA natürlich vorkommender Enzyme zufällig verändern und die resultierenden Varianten auf eine gewünschte Aktivität untersuchen, ein Prozess, der extrem zeitaufwändig sein kann. Fleishmans Team hatte die Idee, eine große Anzahl von äußerst unterschiedlichen Enzymen zu erzeugen, indem natürliche Enzyme in einzelne Fragmente zerlegt werden, die dann verändert und auf verschiedene Weise neu kombiniert werden können.

Die Inspiration für diesen neuen Ansatz kam von innen: unserem Immunsystem, das in der Lage ist, Milliarden verschiedener Antikörper – Proteine, die im Prinzip jeden schädlichen Mikroorganismus bekämpfen können – nur aus den Teilen einer relativ kleinen Anzahl von Genen herzustellen. „Antikörper sind die einzige Proteinfamilie in der Natur, von der bekannt ist, dass sie auf modulare Weise erzeugt wird“, erklärt Fleishman. „Ihre enorme Vielfalt wird durch die Rekombination bereits vorhandener genetischer Fragmente erreicht, ähnlich wie eine neue Art von elektronischem Gerät aus bereits vorhandenen Transistoren und Verarbeitungseinheiten zusammengesetzt wird.“

Könnten Enzyme wie Antikörper aus im Labor entworfenen modularen Fragmenten erzeugt werden, die sich zu größeren Strukturen verbinden?

Rosalie Lipsh-Sokolik, eine Ph.D. Der Student, der die Studie in Fleishmans Labor leitete, begann mit einer Familie von mehreren Dutzend Enzymen zu experimentieren, die Xylan abbauen, ein häufiger Bestandteil von Pflanzenzellwänden. „Wenn es uns gelingt, die Aktivität dieser Enzyme zu steigern, könnten sie zum Abbau von Pflanzenstoffen wie Xylan und Zellulose in Zucker verwendet werden, was wiederum zur Erzeugung von Biokraftstoffen beitragen kann“, sagt Lipsh-Sokolik. „Anstatt beispielsweise landwirtschaftliche Abfälle zu entsorgen, sollten wir sie in eine Energiequelle umwandeln können.“

Lipsh-Sokolik hat einen Algorithmus entwickelt, der physikbasierte Proteindesign-Berechnungen zusammen mit einem neuen maschinellen Lernmodell verwendet. Der Algorithmus zerlegte jede der verschiedenen Varianten von Xylan-spaltenden Enzymsequenzen in mehrere Fragmente und fügte dann Dutzende von Mutationen in diese Teile ein – alles auf eine Weise, die die potenzielle Kompatibilität der verschiedenen Teile maximierte. Anschließend fügte es Fragmente zu verschiedenen Kombinationen zusammen und wählte die Millionen Sequenzen kodierter Enzyme aus, die als stabil erachtet wurden.

Der nächste Schritt für Lipsh-Sokolik und Kollegen bestand darin, eine Million tatsächlicher Enzyme aus diesen Computermodellen zu synthetisieren und sie im Labor zu testen. Zu ihrer Überraschung wurden 3.000 als aktiv bestätigt. „Als wir uns die experimentellen Ergebnisse zum ersten Mal ansahen, waren wir erstaunt“, sagt Fleishman. „Die Erfolgsquote von 0,3 Prozent ist nicht hoch, aber die schiere Anzahl verschiedener aktiver Enzyme, die wir erhalten haben, war überwältigend. In typischen Studien zum Proteindesign und zur Konstruktion sieht man vielleicht ein Dutzend aktiver Enzyme.“

Ausgestattet mit einem umfangreichen Repertoire an Enzymen stellten die Forscher dann eine Schlüsselfrage, die Proteinforscher interessiert: Welche molekularen Merkmale unterscheiden aktive Enzyme von inaktiven?

Mithilfe von Werkzeugen für maschinelles Lernen untersuchte Lipsh-Sokolik etwa hundert Merkmale, die Enzyme charakterisieren, und verwendete die zehn vielversprechendsten, um einen Aktivitätsprädiktor zu erstellen. Als sie diesen Aktivitätsprädiktor in ihren Algorithmus einbaute und das Konstruktionsexperiment mit den Xylan-brechenden Enzymen wiederholte, hatte dieses Repertoire der zweiten Generation bis zu 9.000 Enzyme, die Xylan abbauen, und weitere 3.000, die Zellulose abbauen könnten, was sich zu einer Gesamtzahl summierte von 12.000 aktiven Enzymen.

Dies war eine zehnfache Steigerung der Erfolgsrate gegenüber dem ersten Experiment und eine beispiellose Leistung in der Geschichte des Proteindesigns: Dem Team gelang es, in einem einzigen Experiment mehr potenziell aktive Enzyme zu entwickeln, als Standardmethoden in einem Jahrzehnt produzieren könnten.

Darüber hinaus waren die Tausenden dieser aktiven Varianten sowohl in Bezug auf Sequenz als auch Struktur außergewöhnlich unterschiedlich, was darauf hindeutet, dass sie eine Vielzahl neuer Funktionen erfüllen können.

„Wenn man Enzyme mit so hoher Aktivität mit einer vollständig automatisierten Methode herstellen kann, von der man jetzt weiß, dass sie auch unglaublich zuverlässig ist, ist das wirklich eine gute Nachricht“, sagt Lipsh-Sokolik.

Fleishman sagt, dass die neue Weizmann-Methode, die die Wissenschaftler CADENZ nennen – kurz für Combinatorial Assembly and Design of Enzymes – theoretisch auf jede Familie von Proteinen angewendet werden kann. Sein Team erforscht bereits seine Anwendungen zur Generierung neuer, verbesserter Antikörper oder zur Schaffung von Varianten der fluoreszierenden Proteine, die in der Biologie weithin als Markierungen verwendet werden.

„Eines meiner Ziele ist es, die Art und Weise zu verändern, wie Menschen Enzyme, Antikörper und andere Proteine ​​entwickeln“, sagt Fleishman. „Protein-Engineering wird zu einem zentralen Bestandteil der Wirtschaft und der öffentlichen Gesundheit: Industrielle Enzyme sind Proteine; Antikörper und Impfstoffe sind ebenfalls Proteine. Wir müssen in der Lage sein, sie zu optimieren und auf robuste und zuverlässige Weise neue zu erzeugen.“