Una nuova tecnologia ottimizza gli enzimi per l'industria
I ricercatori del Fraunhofer intendono fondare un'azienda
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Gli enzimi hanno un enorme potenziale per rendere più efficiente la produzione industriale e aprire la strada a nuovi metodi di produzione. Tuttavia, adattarli ad applicazioni specifiche è un processo complesso. Nell’ambito del progetto ZenBio, i ricercatori del Fraunhofer di Potsdam stanno sviluppando una piattaforma automatizzata per accelerare questo lavoro, combinando la sintesi proteica acellulare con la progettazione di enzimi assistita dall’intelligenza artificiale. La piattaforma consentirà alle aziende di sviluppare enzimi adatti in modo più rapido ed economico.
Gli enzimi sono essenziali per un'ampia gamma di processi industriali. In qualità di biocatalizzatori, svolgono un ruolo chiave nella produzione di principi attivi farmaceutici, prodotti chimici speciali e ingredienti per cosmetici, oltre ad essere fondamentali per l’industria alimentare. Gli enzimi consentono a molte reazioni chimiche di avvenire in condizioni più moderate, risparmiando così energia e rendendo i processi esistenti più efficienti e rispettosi dell’ambiente.
La biologia molecolare, l’ingegneria genetica e la bioinformatica possono essere utilizzate per ottimizzare gli enzimi per le applicazioni industriali. Modifiche mirate al codice genetico di un enzima possono renderlo più veloce, garantirne l’affidabilità anche in condizioni di processo impegnative o aiutarlo a controllare le reazioni chimiche con maggiore precisione. I moderni metodi computazionali e l’intelligenza artificiale possono supportare questo processo aiutando a identificare più rapidamente le varianti enzimatiche adatte.
Nuovi approcci alla progettazione degli enzimi
Tuttavia, lo sviluppo di enzimi su misura rimane un processo che richiede molte risorse. Le complesse relazioni tra sequenza genetica, struttura tridimensionale e funzione enzimatica rendono difficili previsioni accurate. Uno dei principali ostacoli è la mancanza di dati sperimentali su come le modifiche genetiche influenzino la funzione enzimatica.
È qui che entra in gioco il progetto ZenBio. I ricercatori dell’Istituto Fraunhofer per la Terapia Cellulare e l’Immunologia, Sezione Bioanalitica e Bioprocessi IZI-BB di Potsdam stanno sviluppando una piattaforma automatizzata che utilizza la sintesi proteica acellulare per generare grandi volumi di dati sequenza-funzione per la progettazione di enzimi assistita dall’intelligenza artificiale. Ciò accelererà il processo di produzione e analisi delle varianti enzimatiche e il loro sviluppo in biocatalizzatori ad alte prestazioni per applicazioni industriali.
Il progetto risponde alle esigenze specifiche dei processi industriali. «Gli enzimi sono naturalmente adattati alle condizioni degli organismi in cui sono presenti», spiega Simon Krebs, biotecnologo presso il Fraunhofer IZI-BB. «I processi industriali, invece, spesso impongono requisiti molto diversi. Gli enzimi potrebbero dover resistere a temperature più elevate, a livelli di pH alterati o a solventi organici. Nel progetto ZenBio stiamo adattando gli enzimi a queste applicazioni, aprendo così la strada a nuovi processi di produzione difficili da realizzare con la chimica convenzionale».
La sintesi proteica acellulare e l’IA accelerano la progettazione degli enzimi
«L’intelligenza artificiale può imparare solo da ciò che è stato misurato sperimentalmente», spiega Benedikt Dechamps, ingegnere industriale presso il Fraunhofer IZI-BB. «Ecco perché puntiamo a produrre il maggior numero possibile di varianti enzimatiche e a studiarne il funzionamento. Questo ci consentirà di costruire sistematicamente un set di dati da cui l’IA possa imparare e che possa utilizzare per proporre nuove varianti promettenti».
Ciò che contraddistingue questo approccio è l’uso della sintesi proteica senza cellule, che consente al team di vagliare un gran numero di varianti enzimatiche in breve tempo. I ricercatori combinano il codice genetico dell’enzima desiderato con un estratto cellulare contenente tutti i componenti essenziali necessari per produrlo. L’enzima viene quindi sintetizzato direttamente nell’estratto. Al contrario, i metodi convenzionali basati sulle cellule richiedono diversi giorni, poiché le cellule produttrici di enzimi devono prima essere coltivate. Inoltre, alcune varianti enzimatiche sono difficili da produrre nelle cellule vive o non assumono una conformazione funzionale.
Poiché gli enzimi vengono prodotti in un estratto cellulare anziché in cellule vive, i ricercatori possono miniaturizzare il processo e ottimizzare le condizioni di reazione. In futuro, una stazione di pipettatura robotizzata produrrà e analizzerà in parallelo fino a 1.500 diverse varianti di un enzima. Nel giro di poche ore, il team può verificare se ciascuna variante resiste a fattori quali la temperatura, il pH o un solvente. La piattaforma di IA sviluppata nell’ambito del progetto utilizza i dati ottenuti per identificare le relazioni tra le sequenze enzimatiche e le proprietà e per proporre nuove varianti promettenti.
«Ogni esperimento ci insegna qualcosa di nuovo che possiamo applicare al ciclo di progettazione successivo», spiega Holly Corbett, esperta di IA presso il Fraunhofer IZI-BB. «Questo ci permette di progettare gli enzimi passo dopo passo per applicazioni industriali, fornendo così un importante contributo a un’industria chimica sostenibile e ad alte prestazioni. Per me, questa è ingegneria artigianale a livello molecolare».
Il team ha già completato la prima fase del flusso di lavoro automatizzato. Ora procederà a miniaturizzare e automatizzare ulteriormente la piattaforma e a testarla con una prima classe di enzimi.
I ricercatori del Fraunhofer intendono fondare un’azienda
Krebs e Dechamps si sono conosciuti grazie ad AHEAD, un programma di finanziamento del Fraunhofer dedicato alle startup. Corbett si è poi unito al team come responsabile della piattaforma di IA. Il Ministero federale tedesco per gli affari economici e l’energia (BMWE) finanzia il progetto attraverso il suo programma «exist Research Transfer». Questo finanziamento consentirà al team di sviluppare ulteriormente e automatizzare la piattaforma, nonché di convalidarla utilizzando una prima classe di enzimi. Il team prevede poi di avviare i primi progetti pilota con clienti del settore e di costituire la spin-off ProEvo.
Nota: questo articolo è stato tradotto utilizzando un sistema informatico senza intervento umano. LUMITOS offre queste traduzioni automatiche per presentare una gamma più ampia di notizie attuali. Poiché questo articolo è stato tradotto con traduzione automatica, è possibile che contenga errori di vocabolario, sintassi o grammatica. L'articolo originale in Inglese può essere trovato qui.
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