Novo método de IA revoluciona a conceção de enzimas
A nova tecnologia Riff-Diff concebe enzimas para reacções químicas de forma eficiente e precisa num único processo
Anúncios
Os investigadores da TU Graz e da Universidade de Graz podem utilizar a tecnologia para construir biocatalisadores artificiais. Estas novas enzimas são significativamente mais rápidas, mais estáveis e mais versáteis do que os biocatalisadores artificiais anteriores.
As enzimas com funções específicas estão a tornar-se cada vez mais importantes na indústria, na medicina e na proteção do ambiente. Por exemplo, permitem sintetizar produtos químicos de forma mais ecológica, produzir ingredientes activos de forma orientada ou decompor substâncias nocivas para o ambiente. Os investigadores do grupo de trabalho de Gustav Oberdorfer no Instituto de Bioquímica da Universidade de Tecnologia de Graz (TU Graz), juntamente com colegas da Universidade de Graz, publicaram agora um estudo na revista científica "Nature" que descreve um novo método para a conceção de enzimas personalizadas. A tecnologia denominada Riff-Diff (Rotamer Inverted Fragment Finder-Diffusion) permite construir com precisão e eficácia a estrutura da proteína especificamente em torno do centro ativo, em vez de procurar uma estrutura adequada nas bases de dados existentes. As enzimas resultantes são não só significativamente mais activas do que as enzimas artificiais anteriores, mas também mais estáveis.
Biocatalisadores altamente eficientes
"Em vez de pôr a carroça à frente dos bois e procurar em bases de dados para ver qual a estrutura que corresponde a um centro ativo, podemos agora conceber enzimas para reacções químicas de forma eficiente e precisa a partir do zero, utilizando um processo único", afirma Gustav Oberdorfer, cujo projeto ERC HELIXMOLD foi uma base fundamental para esta descoberta. O autor principal, Markus Braun, do Instituto de Bioquímica da TU Graz, acrescenta: "As enzimas que podem agora ser produzidas são biocatalisadores altamente eficientes que podem também ser utilizados em ambientes industriais graças à sua estabilidade. Isto reduz drasticamente o esforço de seleção e otimização anteriormente necessário e torna a conceção de enzimas mais acessível à comunidade biotecnológica em geral."
Este progresso foi possível graças aos novos desenvolvimentos na aprendizagem automática, que permitem a conceção de estruturas muito mais complexas do que os métodos anteriores. O Riff-Diff combina vários modelos generativos de aprendizagem automática com modelação atomística. Em primeiro lugar, os motivos estruturais das proteínas são colocados em torno de um centro ativo e, em seguida, um modelo generativo de IA denominado RFdiffusion gera a estrutura completa da molécula de proteína. Os investigadores aperfeiçoam este andaime passo a passo utilizando outros modelos, de modo a que os elementos quimicamente activos sejam nele colocados com elevada precisão - foi alcançada uma precisão ao nível do angstrom (1 angstrom corresponde a 0,1 nanómetros), como comprovado por estruturas proteicas de alta resolução determinadas experimentalmente.
Atalho evolutivo
A equipa confirmou com sucesso o bom funcionamento do método em laboratório. Já foram geradas enzimas activas para diferentes tipos de reacções a partir de 35 sequências testadas. Os novos catalisadores foram significativamente mais rápidos do que as anteriores concepções assistidas por computador. Além disso, as novas enzimas revelaram uma elevada estabilidade térmica e quase todas mantiveram a sua forma funcional até 90 graus Celsius ou mais, o que é particularmente relevante para utilização em aplicações industriais. O autor principal, Adrian Tripp, do Instituto de Bioquímica da TU Graz, acrescenta: "Embora a própria natureza produza um grande número de enzimas através da evolução, isto leva tempo. Com a nossa abordagem, podemos acelerar enormemente este processo e, assim, contribuir para tornar os processos industriais mais sustentáveis, desenvolver terapias enzimáticas específicas e manter o ambiente mais limpo".
Esta descoberta foi também possível graças à colaboração interdisciplinar entre a TU Graz e a Universidade de Graz. Mélanie Hall, do Instituto de Química da Universidade de Graz, confirma a força da colaboração: "A integração de diferentes áreas de especialização na interface da ciência das proteínas, biotecnologia e química orgânica mostra como as abordagens interdisciplinares são cruciais para o avanço da biocatálise moderna."
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Inglês pode ser encontrado aqui.
Publicação original
Markus Braun, Adrian Tripp, Morakot Chakatok, Sigrid Kaltenbrunner, Celina Fischer, David Stoll, Aleksandar Bijelic, Wael Elaily, Massimo G. Totaro, Melanie Moser, Shlomo Y. Hoch, Horst Lechner, Federico Rossi, Matteo Aleotti, Mélanie Hall, Gustav Oberdorfer; "Computational enzyme design by catalytic motif scaffolding"; Nature, Volume 649, 2025-12-3
Outras notícias do departamento ciência
