KI baut künstliche Enzyme:
Durchbruch bei der Plastikzersetzung
Enzyme sind bekanntermaßen sehr effizient darin, die organische Chemie in Lebewesen anzutreiben. Forschern ist es nun aber auch gelungen, ein komplett neues Enzym zu entwickeln, das auf den Abbau verschiedener Plastikverbindungen spezialisiert ist.
Der Fokus der Studie lag auf der Spaltung von Esterverbindungen, die in vielen biologischen Molekülen, aber auch in synthetischen Polymeren wie Polyester vorkommen. Diese Bindungen lassen sich durch eine Reaktion mit Wasser auftrennen, wobei sich eine Alkohol- und eine Säuregruppe bilden. In der Natur gibt es zahlreiche Enzyme, die diesen Prozess katalysieren, doch für viele industrielle Anwendungen fehlen geeignete biologische Katalysatoren.
Die Forscher nutzten daher das KI-Tool RFDiffusion, um ein Enzym mit den passenden Eigenschaften zu entwerfen. Es wurde darauf trainiert, die Struktur von bekannten esterabbauenden Enzymen nachzubilden. Dennoch waren die ersten Ergebnisse ernüchternd: Von 129 entworfenen Proteinen zeigten nur zwei eine katalytische Aktivität.
Daraufhin setzten die Wissenschaftler eine zweite KI namens PLACER ein, die speziell darauf trainiert wurde, Strukturveränderungen in Enzymen zu analysieren. Durch diesen zusätzlichen Screening-Schritt konnte die Erfolgsquote mehr als verdreifacht werden. Doch es gab ein weiteres Problem: Viele der entwickelten Enzyme blieben nach einer einzigen Reaktion stecken, weil sich ein Teil des gespaltenen Moleküls an das Enzym heftete und es dadurch inaktiv wurde.
Die Forscher zeigten zusätzlich, dass dieses Verfahren auch auf PET, ein weitverbreitetes Plastik, angewendet werden kann. Dies könnte langfristig neue Möglichkeiten für den biologischen Plastikabbau schaffen, indem mit speziellen KI-Systemen jeweils passende Enzyme entworfen werden.
Siehe auch:
Mehrere Anläufe nötig
Die Forschung, die jetzt in einem aktuellen Paper im Journal Science vorgestellt wurde, zeigt, wie KI-gestützte Proteindesign-Techniken genutzt werden, um neue Katalysatoren zu erschaffen, die in der Natur nicht vorkommen. Doch die Ergebnisse verdeutlichen auch die enorme Komplexität enzymatischer Reaktionen und die Herausforderungen, die selbst modernste Technologien mit sich bringen.Der Fokus der Studie lag auf der Spaltung von Esterverbindungen, die in vielen biologischen Molekülen, aber auch in synthetischen Polymeren wie Polyester vorkommen. Diese Bindungen lassen sich durch eine Reaktion mit Wasser auftrennen, wobei sich eine Alkohol- und eine Säuregruppe bilden. In der Natur gibt es zahlreiche Enzyme, die diesen Prozess katalysieren, doch für viele industrielle Anwendungen fehlen geeignete biologische Katalysatoren.
Die Forscher nutzten daher das KI-Tool RFDiffusion, um ein Enzym mit den passenden Eigenschaften zu entwerfen. Es wurde darauf trainiert, die Struktur von bekannten esterabbauenden Enzymen nachzubilden. Dennoch waren die ersten Ergebnisse ernüchternd: Von 129 entworfenen Proteinen zeigten nur zwei eine katalytische Aktivität.
Daraufhin setzten die Wissenschaftler eine zweite KI namens PLACER ein, die speziell darauf trainiert wurde, Strukturveränderungen in Enzymen zu analysieren. Durch diesen zusätzlichen Screening-Schritt konnte die Erfolgsquote mehr als verdreifacht werden. Doch es gab ein weiteres Problem: Viele der entwickelten Enzyme blieben nach einer einzigen Reaktion stecken, weil sich ein Teil des gespaltenen Moleküls an das Enzym heftete und es dadurch inaktiv wurde.
Mehr ist möglich
Durch eine Kombination aus RFDiffusion und PLACER gelang es den Forschern schließlich, Enzyme zu entwickeln, die mehrfach reagieren können. Zwei besonders vielversprechende Varianten namens "super" und "win" bewiesen, dass sie den katalytischen Zyklus vollständig durchlaufen können. Durch weitere Optimierungen erreichte eines der entworfenen Enzyme eine Aktivität, die mit natürlichen Enzymen vergleichbar ist.Die Forscher zeigten zusätzlich, dass dieses Verfahren auch auf PET, ein weitverbreitetes Plastik, angewendet werden kann. Dies könnte langfristig neue Möglichkeiten für den biologischen Plastikabbau schaffen, indem mit speziellen KI-Systemen jeweils passende Enzyme entworfen werden.
Zusammenfassung
- KI-gestütztes Proteindesign ermöglicht Entwicklung neuer Enzyme
- Fokus auf Spaltung von Esterbindungen in Polymeren wie Polyester
- RFDiffusion und PLACER kombiniert für optimierte Enzym-Entwicklung
- Herausforderungen: geringe Erfolgsquote und Inaktivität nach Reaktion
- Die Enzyme 'super' und 'win' zeigen Fähigkeit zu mehrfachen Reaktionen
- Aktivität vergleichbar mit natürlichen Enzymen nach Optimierung
- Potenzial für den biologischen Abbau von PET und anderen Kunststoffen
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