intelligenza artificiale bioingegneria enzimatica

I ricercatori dell’Università di Osaka (Giappone) hanno semplificato il tradizionalmente lento processo di ingegneria enzimatica, che cerca di modificare la disposizione degli aminoacidi costituenti di questa proteina al fine di preservarne o addirittura migliorarne la funzionalità in ambienti diversi. Per tre decenni, questo lavoro di ingegneria è stato svolto attraverso ampi esperimenti per tentativi ed errori, con scarse garanzie di successo. Ora, attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale, questi scienziati sono riusciti a ottimizzare il processo con risultati molto incoraggianti.

Sebbene l’intelligenza artificiale (AI) possa ridurre al minimo questo processo di tentativi ed errori, il fatto che i suoi algoritmi fossero alimentati con le scarse informazioni sulle strutture cristalline degli enzimi, non ha consentito di ottenere un risultato ottimale e plausibile.

Teppei Niide, coautore della ricerca:

“Gli amminoacidi rilevanti che uno dovrebbe mutare nell’enzima potrebbero essere solo congetture. Per risolvere questo problema, abbiamo ideato una metodologia di classificazione degli aminoacidi che si basa solo sulla sequenza amminoacidica ampiamente disponibile di enzimi analoghi di altre specie viventi”.

Con questo nuovo approccio di IA, hanno analizzato filogeneticamente gli amminoacidi che sono presenti nel sito attivo dell’enzima (luogo dove avviene la reazione chimica) coinvolti nella sua specificità (capacità di riconoscere un numero limitato di substrati molecolari) in un contesto relativamente ampio numero di enzimi simili di varie specie.

Identificando sequenze di amminoacidi che non sono cambiate durante l’evoluzione, i ricercatori hanno identificato mutazioni (cambiamenti) di amminoacidi che sono adattamenti a diverse condizioni cellulari in specie diverse.

Hiroshi Shimizu, uno dei coautori dello studio:

“Utilizzando l’intelligenza artificiale, abbiamo identificato residui di amminoacidi inaspettati nell’enzima malico associati a diversi tipi di substrati. Questo ci ha aiutato a capire il meccanismo della specificità del substrato dell’enzima e faciliterà l’ingegneria ottimale dell’enzima nei laboratori”.

I risultati sono stati pubblicati mercoledì su ACS Synthetic Biology.

L’intelligenza artificiale ha permesso di accelerare e migliorare notevolmente il successo della riconfigurazione sostanziale della modalità d’azione specifica di un enzima, senza alterare sostanzialmente la funzione dell’enzima. I futuri progressi nell’ingegneria enzimatica apporteranno grandi benefici a campi, come la produzione farmaceutica e di biocarburanti, che richiedono un’attenta messa a punto della versatilità degli enzimi ai diversi ambienti biochimici, anche in assenza delle corrispondenti strutture cristalline degli enzimi.