Revoluční studie: nyní ovládejte enzymy světlem!

Revoluční studie: nyní ovládejte enzymy světlem!

Vědec z University of Regensburg publikovali převratnou studii o přesné časoprostorové kontrole biochemických přeměn. Tento výzkum osvětluje roli enzymů jako biokatalyzátorů, které urychlují buněčné reakce a přeměňují substráty na produkty.

Enzymy, které se skládají z aminokyselin, vykazují funkcionalitu závislou na struktuře, která je určena příslušnou sekvencí aminokyselin. Aktivní centrum enzymu je zvláště důležité, protože umožňuje jak vazbu substrátu, tak katalýzu. Je zajímavé, že substráty mohou existovat ve dvou enantiomerních formách, přičemž enzymy typicky vykazují enantioselektivitu.

Inovativní modifikace prostřednictvím proteinového inženýrství

Ústředním bodem studie je, že enzymy jsou vhodné pro průmyslové a lékařské aplikace, ale často vyžadují cílené úpravy. Zde vstupuje do hry proteinové inženýrství, které umožňuje výměnu aminokyselin za účelem optimalizace enzymové aktivity. Nejnovější techniky v této oblasti umožňují použití nepřirozených aminokyselin (UAS) v buňkách. Tyto fotosenzitivní UAS mohou být strategicky začleněny do aktivních míst enzymů pro řízení jejich aktivity.

Studie konkrétně zkoumá enzym fosfotriesterázu (PTE), který je schopen přeměnit toxické substráty na netoxické produkty. UV ozářením enzymu modifikovaného fotosenzitivní aminokyselinou mohla být změněna enantioselektivita, což umožnilo navázat a převést jiný enantiomer.

Nejnovější výsledky výzkumu a jejich účinky

Výsledky jsou založeny na bioinformatické analýze prostorové struktury PTE a odpovídajících změn v aktivním místě. Tento výzkum otevírá nové možnosti pro farmaceuticko-chemický průmysl. Tato studie byla provedena v úzké spolupráci mezi prof. Reinhardem Sternerem, prof. Tillem Rudackem z University of Regensburg a prof. Frankem Raushelem z Texas A&M University. Původní publikace byla publikována v časopise JACS Au pod názvem „Photo-Controlling the Enantioselectivity of a Phosphotriesterase via Incorporation of a Light-Responsive Unnatural Amino Acid“.

Zároveň se rozvíjí tým výzkumníků Výzkumné centrum Jülich nové metody založené na existujících algoritmech hlubokého učení. Ty jsou zaměřeny na zlepšení predikce v enzymovém inženýrství a funkční klasifikaci enzymů. Skupina udržuje projekt TopEC, vylepšený rámec funkční klasifikace enzymů založený na databázi TopEnzyme.

Těžištěm tohoto výzkumu je použití 3D grafových konvolučních neuronových sítí k přesné predikci substitučních účinků na aktivitu a stabilitu enzymů. Implementace strukturních a sekvenčních vlastností v rámci těchto sítí má za cíl zvýšit stabilitu proteinů a zlepšit funkční klasifikaci enzymů.

Vzrušující synergie mezi biochemickou teorií a moderními technologiemi slibuje nejen pokroky v základním výzkumu, ale mohla by mít také dalekosáhlé důsledky pro průmyslové aplikace ve výzkumu enzymů.