KI gibt Algorithmen die Möglichkeit, Biomoleküle mit einer Vielzahl wertvoller Funktionen zu entwerfen

Als Dr. Shiran Barber-Zucker als Postdoktorandin in das Labor von Prof. Sarel Fleishman kam, entschied sie sich, einen Umwelttraum zu verwirklichen: Plastikabfälle in nützliche Chemikalien zu zerlegen. Die Natur hat clevere Möglichkeiten, harte Materialien zu zersetzen: Abgestorbene Bäume werden zum Beispiel von Weißfäulepilzen recycelt, deren Enzyme Holz zu Nährstoffen abbauen, die in den Boden zurückkehren. Warum also nicht die gleichen Enzyme dazu bringen, vom Menschen verursachten Abfall zu zersetzen?

Barber-Zuckers Problem war, dass diese Enzyme, die vielseitigen Peroxidasen genannt werden, notorisch instabil sind. „Diese natürlichen Enzyme sind echte Primadonnen; es ist extrem schwierig, mit ihnen zu arbeiten“, sagt Fleishman von der Abteilung für Biomolekulare Wissenschaften am Weizmann Institute of Science. In den letzten Jahren hat sein Labor Computermethoden entwickelt, die von Tausenden von Forschungsteams auf der ganzen Welt verwendet werden, um Enzyme und andere Proteine ​​mit verbesserter Stabilität und zusätzlichen gewünschten Eigenschaften zu entwerfen. Um solche Methoden anwenden zu können, muss jedoch die genaue molekulare Struktur eines Proteins bekannt sein. Dies bedeutet typischerweise, dass das Protein ausreichend stabil sein muss, um Kristalle zu bilden, die mit Röntgenstrahlen bombardiert werden können, um ihre Struktur in 3D aufzudecken. Diese Struktur wird dann mit den Algorithmen des Labors optimiert, um ein verbessertes Protein zu entwickeln, das in der Natur nicht vorkommt. Doch wenn das ursprüngliche Protein nicht einmal im Labor hergestellt werden kann oder zu zerbrechlich ist, um Kristalle zu bilden, wie es bei vielseitigen Peroxidasen der Fall ist, können solche Verbesserungsversuche in eine Sackgasse geraten.

Barber-Zucker riskierte es trotzdem mit den Primadonna-Enzymen, und ihr Timing war unheimlich. Seit den 1980er Jahren wurde versucht, die Notwendigkeit der Kristallisation zu umgehen, indem man die 3D-Struktur eines Proteins aus seiner DNA-Sequenz vorhersagte, aber für komplexe Proteine ​​wie Peroxidasen waren diese Vorhersagen unzuverlässig. Doch Ende 2020, einige Wochen nach Beginn ihres Projekts, sahen Barber-Zuckers vorhergesagte Enzymstrukturen plötzlich überraschend zuverlässig aus. Es stellte sich heraus, dass Googles Firma DeepMind und mehrere universitäre Forschungsteams zu diesem Zeitpunkt die auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Strukturvorhersagemethoden so weit verbessert hatten, dass sie sehr genau waren. Dies erwies sich als bahnbrechend: Der Ansatz hat zu vorhergesagten Modellen geführt, die fast so genau sind wie die experimentell mit Kristallographie erhaltenen.

Ausgestattet mit den neuen Strukturen erreichte Barber-Zucker zusammen mit seinen Kollegen – Vladimir Mindel und Jonathan J. Weinstein, Forschungsstudenten in Fleishmans Labor, sowie Prof. Miguel Alcalde und Dr. Eva García Ruiz vom Institut für Katalyse in Madrid – das Vorhergehende undenkbar. Nur ein Enzym aus der vielseitigen Familie der Peroxidasen war bereits von Forschern strukturell beschrieben worden, und dieses Projekt hatte ein Expertenteam etwa ein Jahrzehnt in Anspruch genommen. Jetzt gelang es Barber-Zucker und Kollegen innerhalb von weniger als sechs Monaten und ohne vorheriges Fachwissen über holzabbauende Enzyme, stabile Varianten von drei vielseitigen Peroxidasen zu entwerfen, herzustellen und zu analysieren, deren ursprüngliche Versionen in der Vergangenheit nicht hätten hergestellt werden können das Labor. Als Ausgangspunkt dienten den Wissenschaftlern KI-basierte 3D-Modelle. Sie wendeten auf diese Modelle einen in Fleishmans Labor entwickelten Algorithmus namens Protein Repair One Stop Shop oder PROSS an, der ein verändertes Protein auf dem Computer entwirft, um seine Eigenschaften bei Bedarf zu verbessern.

Dieser kombinierte Ansatz eröffnet eine enorme Bandbreite an Möglichkeiten. „Millionen potenziell wertvoller Proteine, die früher biochemisch nicht zugänglich waren, sind jetzt für die Forschung und für den Einsatz in der Biomedizin und Chemie erreichbar“, sagt Fleishman. Er bezieht sich auf die Tatsache, dass für weniger als 0,05 Prozent der Millionen natürlicher Proteine, deren DNA-Sequenz bekannt ist, 3D-Strukturen experimentell gelöst wurden und dass etwa die Hälfte aller Proteine ​​in der Natur im Labor nicht effektiv exprimiert und getestet werden können. „Diese Proteine ​​sind die dunkle Materie der Biologie – Wissenschaftler haben keine Möglichkeit, genau zu bestimmen, was sie tun. In früheren Studien zum Proteindesign war unsere erste Frage: ‚Haben wir eine Struktur des Proteins, auf das wir uns konzentrieren wollen?‘ Aber jetzt ist diese Frage irrelevant geworden, wir können mit Struktur oder ohne auskommen, und das ist ein echter Wendepunkt.“

Das Arzneimitteldesign ist ein Bereich, der unmittelbar von diesem Fortschritt profitieren könnte. Beispielsweise müssen in Labortieren hergestellte Antikörper an den Menschen angepasst werden, bevor sie in einem klinischen Umfeld verwendet werden können – ein mühsamer Prozess, der die Kristallisation und Veränderung zahlreicher Regionen des tierischen Moleküls beinhaltet. Es wird erwartet, dass der neue Fortschritt diesen und andere Antikörper-Engineering-Prozesse viel effizienter und effektiver macht.

Umweltanwendungen, die ursprüngliche Begründung für diese Studie, sind ein weiterer vielversprechender Weg. Holzabbauende Enzyme könnten zum Beispiel für das Recycling von zähen landwirtschaftlichen Abfällen angepasst werden. Anstatt solche Abfälle zu verbrennen oder mit umweltschädlichen Chemikalien aufzulösen, wie dies heute oft der Fall ist, könnte es möglich sein, sie mithilfe vielseitiger Peroxidasen in Zucker zu zerlegen, die zu Biokraftstoff fermentiert werden können. Landwirte könnten dann das Recycling in kleinen Bioreaktoren durchführen.

Die Enzyme könnten auch so gestaltet sein, dass sie Umweltschadstoffe abbauen. Tatsächlich hat Barber-Zucker bereits gezeigt, dass ihre verbesserten Enzyme einen besonders hartnäckigen umweltschädlichen Farbstoff angreifen können. Sie fand auch heraus, dass jedes der drei verbesserten Enzyme im Labor eine andere Aktivität zeigte und dass jedes auf den Abbau verschiedener Holzbestandteile spezialisiert war, was darauf hindeutet, dass sie synergistisch wirken könnten. Wichtig ist, dass sich alle drei Enzyme als bemerkenswert stabil und hitzebeständig erwiesen, ein wesentliches Merkmal für ihre Verwendung in der Industrie. Barber-Zucker will nun einen Enzymcocktail entwickeln, in dem ein Dutzend verschiedener Enzyme, einschließlich ihrer vielseitigen Peroxidasen, synergetisch zusammenarbeiten, um Altholz in Biokraftstoff oder andere nützliche Materialien zu zerlegen.

Und was ist mit ihrer Vision, Hartplastik mithilfe dieser Enzyme zu recyceln? „Das ist noch ein Traum, aber einer, der in naher Zukunft Realität werden könnte“, sagt sie.

Die Forschung wurde in veröffentlicht Zeitschrift der American Chemical Society.