Nova tecnologia otimiza enzimas para a indústria
Os investigadores do Fraunhofer planeiam criar uma empresa
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As enzimas têm um enorme potencial para tornar a produção industrial mais eficiente e abrir caminho a novos métodos de produção. No entanto, adaptá-las a aplicações específicas é um processo complexo. No projeto ZenBio, os investigadores do Fraunhofer em Potsdam estão a desenvolver uma plataforma automatizada para acelerar este trabalho, combinando a síntese de proteínas sem células com o desenho de enzimas assistido por IA. A plataforma permitirá às empresas desenvolver enzimas adequadas de forma mais rápida e económica.
As enzimas são essenciais para uma vasta gama de processos industriais. Enquanto biocatalisadores, desempenham um papel fundamental na produção de princípios ativos farmacêuticos, produtos químicos especializados e ingredientes para cosméticos, além de serem vitais para a indústria alimentar. As enzimas permitem que muitas reações químicas ocorram em condições mais suaves, poupando assim energia e tornando os processos existentes mais eficientes e amigos do ambiente.
A biologia molecular, a engenharia genética e a bioinformática podem ser utilizadas para otimizar enzimas para aplicações industriais. Alterações específicas no código genético de uma enzima podem torná-la mais rápida, mantê-la fiável mesmo em condições de processo exigentes ou ajudá-la a controlar reações químicas com maior precisão. Os métodos computacionais modernos e a inteligência artificial podem apoiar este processo, ajudando a identificar variantes enzimáticas adequadas mais rapidamente.
Novas abordagens ao desenho de enzimas
No entanto, o desenvolvimento de enzimas personalizadas continua a ser um processo que consome muitos recursos. As relações complexas entre a sequência genética, a estrutura tridimensional e a função enzimática dificultam previsões precisas. Um dos principais obstáculos é a falta de dados experimentais sobre como as alterações genéticas afetam a função enzimática.
É aqui que entra o projeto ZenBio. Investigadores do Instituto Fraunhofer de Terapia Celular e Imunologia, Secção de Bioanálise e Bioprocessos IZI-BB, em Potsdam, estão a desenvolver uma plataforma automatizada que utiliza a síntese de proteínas sem células para gerar grandes volumes de dados de sequência-função para o desenho de enzimas assistido por IA. Isto irá acelerar o processo de produção e análise de variantes enzimáticas e o seu desenvolvimento em biocatalisadores de alto desempenho para aplicações industriais.
O projeto responde às exigências específicas dos processos industriais. «As enzimas estão naturalmente adaptadas às condições dos organismos onde ocorrem», explica Simon Krebs, biotecnólogo do Fraunhofer IZI-BB. «Os processos industriais, por outro lado, impõem frequentemente exigências muito diferentes. As enzimas podem ter de suportar temperaturas mais elevadas, níveis de pH alterados ou solventes orgânicos. No projeto ZenBio, estamos a adaptar as enzimas a estas aplicações, abrindo assim caminho a novos processos de fabrico que são difíceis de alcançar utilizando a química convencional.»
A síntese de proteínas sem células e a IA aceleram a conceção de enzimas
«A IA só pode aprender com o que foi medido experimentalmente», explica Benedikt Dechamps, engenheiro industrial no Fraunhofer IZI-BB. «É por isso que pretendemos produzir o maior número possível de variantes enzimáticas e estudar o seu funcionamento. Isto permitir-nos-á construir sistematicamente um conjunto de dados com o qual a IA possa aprender e que possa utilizar para propor novas variantes promissoras.»
O que distingue esta abordagem é a utilização da síntese de proteínas sem células, o que permite à equipa analisar um grande número de variantes enzimáticas num curto espaço de tempo. Os investigadores combinam o código genético da enzima pretendida com um extrato celular que contém todos os componentes essenciais necessários à sua produção. A enzima é então produzida diretamente no extrato. Em contrapartida, os métodos convencionais baseados em células demoram vários dias, uma vez que as células produtoras de enzimas têm de ser primeiro cultivadas. Além disso, algumas variantes enzimáticas são difíceis de produzir em células vivas ou não se dobram numa forma funcional.
Como as enzimas são produzidas num extrato celular em vez de em células vivas, os investigadores podem miniaturizar o processo e ajustar com precisão as condições de reação. No futuro, uma estação de pipetagem robótica irá produzir e analisar em paralelo até 1 500 variantes diferentes de uma enzima. Em apenas algumas horas, a equipa consegue determinar se cada variante resiste a fatores como a temperatura, o pH ou um solvente. A plataforma de IA desenvolvida no projeto utiliza os dados resultantes para identificar relações entre as sequências enzimáticas e as propriedades e para propor novas variantes promissoras.
«Cada experiência ensina-nos algo novo que podemos aplicar ao próximo ciclo de conceção», explica Holly Corbett, especialista em IA no Fraunhofer IZI-BB. «Isto permite-nos conceber enzimas passo a passo para aplicações industriais, dando assim um importante contributo para uma indústria química sustentável e de alto desempenho. Para mim, isso é mestria em engenharia a nível molecular.»
A equipa já concluiu a primeira fase do fluxo de trabalho automatizado. Agora, irá miniaturizar e automatizar ainda mais a plataforma e testá-la com uma primeira classe de enzimas.
Os investigadores do Fraunhofer planeiam lançar uma empresa
Krebs e Dechamps conheceram-se através do AHEAD, um programa de financiamento do Fraunhofer destinado a startups. Corbett juntou-se posteriormente à equipa como responsável pela plataforma de IA. O Ministério Federal Alemão da Economia e da Energia (BMWE) está a financiar o projeto através do seu programa «exist Research Transfer». Este financiamento permitirá à equipa continuar a desenvolver e automatizar a plataforma, bem como validá-la utilizando uma primeira classe de enzimas. A equipa planeia, em seguida, lançar os seus primeiros projetos-piloto com clientes da indústria e criar a spin-off ProEvo.
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.
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