Wissenschaftler haben den Prototyp einer neuen Methode entwickelt, mit der Enzyme „rational verändert“ werden können, um ihre Leistung zu verbessern. Sie haben einen Algorithmus entwickelt, der die Evolutionsgeschichte eines Enzyms berücksichtigt und aufzeigt, wo Mutationen eingeführt werden könnten, die mit hoher Wahrscheinlichkeit zu funktionellen Verbesserungen führen.
Ihre Arbeit – heute veröffentlicht in der Zeitschrift Naturkommunikation– könnte erhebliche und weitreichende Auswirkungen auf eine Reihe von Branchen haben, von der Lebensmittelproduktion bis zur menschlichen Gesundheit.
Enzyme sind von zentraler Bedeutung für das Leben und der Schlüssel zur Entwicklung innovativer Medikamente und Werkzeuge zur Bewältigung der Herausforderungen der Gesellschaft. Sie haben sich im Laufe von Milliarden von Jahren durch Veränderungen in der Aminosäuresequenz entwickelt, die ihrer 3D-Struktur zugrunde liegt. Wie Perlen auf einer Schnur besteht jedes Enzym aus einer Sequenz von mehreren hundert Aminosäuren, die seine 3D-Form kodieren.
Da an jeder Position eine von 20 Aminosäure-„Perlen“ möglich ist, ist in der Natur eine enorme Sequenzvielfalt möglich. Nach der Bildung ihrer 3D-Form erfüllen Enzyme eine bestimmte Funktion, beispielsweise die Verdauung unserer Nahrungsproteine, die Umwandlung chemischer Energie in Kraft in unseren Muskeln und die Zerstörung von Bakterien oder Viren, die in Zellen eindringen. Wenn Sie die Sequenz ändern, können Sie die 3D-Form zerstören, und das ändert normalerweise die Funktionalität des Enzyms und macht es manchmal völlig unwirksam.
Die Suche nach Möglichkeiten zur Verbesserung der Enzymaktivität wäre für viele industrielle Anwendungen von großem Nutzen. Mit modernen Werkzeugen der Molekularbiologie ist es einfach und kostengünstig, Änderungen in der Aminosäuresequenz vorzunehmen, um eine Leistungssteigerung zu erreichen. Allerdings kann die willkürliche Einführung von nur drei oder vier Änderungen in der Sequenz zu einem dramatischen Verlust der Enzymaktivität führen.
Hier berichten die Wissenschaftler von einer vielversprechenden neuen Strategie zur rationalen Entwicklung eines Enzyms namens „Beta-Lactamase“. Anstatt nach dem Gießkannenprinzip zufällige Mutationen einzuführen, entwickelten Forscher des Broad Institute und der Harvard Medical School einen Algorithmus, der die Evolutionsgeschichte des Enzyms berücksichtigt.
„Das Herzstück dieses neuen Algorithmus ist eine Bewertungsfunktion, die Tausende von Beta-Lactamase-Sequenzen aus vielen verschiedenen Organismen nutzt. Anstelle einiger zufälliger Änderungen wurden bis zu 84 Mutationen über eine Sequenz von 280 generiert, um die funktionelle Leistung zu verbessern“, sagte Dr. Amir Khan, Associate Professor an der School of Biochemistry and Immunology des Trinity College Dublin und einer der Co-Autoren der Studie.
„Und erstaunlicherweise wiesen die neu entwickelten Enzyme sowohl eine verbesserte Aktivität als auch Stabilität bei höheren Temperaturen auf.“
Eve Napier, eine Doktorandin im zweiten Jahr am Trinity College Dublin, hat die dreidimensionale experimentelle Struktur einer neu entwickelten Beta-Lactamase mithilfe einer Methode namens Röntgenkristallographie bestimmt.
Ihre 3D-Karte zeigte, dass das Enzym trotz Änderungen an 30 % der Aminosäuren eine identische Struktur wie die Wildtyp-Beta-Lactamase hatte. Sie zeigte auch, wie koordinierte, gleichzeitig eingeführte Aminosäureänderungen die 3D-Struktur effizient stabilisieren können – im Gegensatz zu einzelnen Änderungen, die normalerweise die Enzymstruktur beeinträchtigen.
Eve Napier sagte: „Insgesamt zeigen diese Studien, dass Proteine durch dramatische ‚Sprünge‘ in neue Sequenzräume so manipuliert werden können, dass ihre Aktivität verbessert wird.“
„Die Arbeit hat ein breites Anwendungsspektrum in der Industrie, in Prozessen, die Enzyme für die Lebensmittelproduktion erfordern, in Prozessen, die Kunststoff abbauen, und in Prozessen, die für die menschliche Gesundheit und Krankheiten relevant sind, also sind wir ziemlich gespannt auf die zukünftigen Möglichkeiten.“
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Naturkommunikation (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-49119-x