더 나은 효소 만들기 -- 효소를 분해하여

[아름이]

더 나은 효소 만들기 -- 효소를 분해하여
날짜:
2023년 2월 21일
원천:
바이츠만 과학 연구소
요약:
새로운 연구가 이 비전을 현실에 더 가깝게 만듭니다. 연구원들은 공학 모듈 빌딩 블록에서 조립하여 전례 없는 효율성으로 수천 가지의 다양한 활성 효소를 설계하는 계산 방법을 공개합니다.

전체 이야기
효소는 수많은 공정에 친환경 대안을 제공함으로써 화학 산업을 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 이 단백질은 생물학적 촉매 역할을 하며 분자 공학의 도움으로 자연 발생 반응을 터보 모드로 전환할 수 있습니다. 예를 들어 맞춤형 효소는 무공해 의약품 제조로 이어질 수 있습니다. 또한 오염 물질, 하수 및 농업 폐기물을 안전하게 분해한 다음 바이오 연료 또는 동물 사료로 전환할 수 있습니다.

오늘 사이언스(Science) 에 발표된 새로운 Weizmann Institute of Science 연구는 이 비전을 현실에 더 가깝게 가져왔습니다. 보고서에서 생물분자과학부의 Sarel Fleishman 교수가 이끄는 연구원들은 공학적으로 모듈화된 빌딩 블록에서 조립함으로써 전례 없는 효율성으로 수천 가지의 다양한 활성 효소를 설계하는 계산 방법을 공개했습니다.

생화학자들은 일반적으로 자연적으로 존재하는 것의 DNA를 무작위로 수정하고 원하는 활동에 대해 결과 변이체를 스크리닝하여 새로운 효소를 설계합니다. 이 과정은 매우 시간이 많이 소요될 수 있습니다. Fleishman의 팀은 천연 효소를 구성 조각으로 분해한 다음 다양한 방식으로 변경 및 재결합할 수 있는 구성 조각으로 분해하여 매우 다양한 효소를 대량으로 생성하는 아이디어를 내놓았습니다.

이 새로운 접근법에 대한 영감은 내부에서 나왔습니다. 우리의 면역 체계는 수십억 개의 서로 다른 항체를 만들 수 있습니다. 원칙적으로 유해한 미생물에 대항할 수 있는 단백질은 상대적으로 적은 수의 유전자에 의해 결정되는 비트입니다. "항체는 모듈 방식으로 생성되는 것으로 알려진 자연계의 유일한 단백질 계열입니다."라고 Fleishman은 설명합니다. "그들의 거대한 다양성은 기존의 트랜지스터와 처리 장치에서 새로운 종류의 전자 장치를 조립하는 방식과 유사하게 기존의 유전적 단편을 재조합함으로써 달성됩니다."

더 큰 구조로 결합되는 실험실에서 설계한 모듈 조각에서 항체와 같은 효소를 생성할 수 있습니까?

Fleishman의 연구실에서 연구를 이끈 PhD 학생인 Rosalie Lipsh-Sokolik은 식물 세포벽의 공통 구성 요소인 자일란을 분해하는 수십 가지 효소 계열로 실험을 시작했습니다. "우리가 이러한 효소의 활성을 높일 수 있다면 자일란 및 셀룰로오스와 같은 식물 화합물을 당으로 분해하는 데 사용될 수 있으며 이는 다시 바이오 연료 생성을 도울 수 있습니다."라고 Lipsh-Sokolik은 말합니다. "예를 들어 농업 폐기물을 처리하는 대신 에너지원으로 전환할 수 있어야 합니다."

Lipsh-Sokolik은 새로운 기계 학습 모델과 함께 물리 기반 단백질 설계 계산을 사용하는 알고리즘을 개발했습니다. 이 알고리즘은 자일란 분해 효소 서열의 각기 다른 변이체를 여러 조각으로 분해한 다음 그 조각에 수십 개의 돌연변이를 도입했습니다. 모두 다른 비트의 잠재적 호환성을 최대화하는 방식이었습니다. 그런 다음 조각을 다른 조합으로 조립하고 안정적으로 간주되는 인코딩된 효소의 백만 개의 시퀀스를 선택했습니다.

Lipsh-Sokolik과 동료들의 다음 단계는 이러한 컴퓨터 모델에서 백만 개의 실제 효소를 합성하고 실험실에서 테스트하는 것이었습니다. 놀랍게도 3,000명이 활동 중인 것으로 확인됐다. "실험 결과를 처음 보았을 때 우리는 놀랐습니다."라고 Fleishman은 말합니다. "0.3%의 성공률은 높지 않지만 우리가 얻은 다양한 활성 효소의 수는 엄청났습니다. 일반적인 단백질 설계 및 엔지니어링 연구에서 12개의 활성 효소를 볼 수 있습니다."

광범위한 효소 레퍼토리로 무장한 연구자들은 단백질 연구자들의 관심을 끄는 핵심 질문을 던졌습니다. 활성 효소와 비활성 효소를 구별하는 분자적 특징은 무엇입니까?

기계 학습 도구를 사용하여 Lipsh-Sokolik은 효소를 특징짓는 약 100가지 기능을 조사하고 가장 유망한 10가지 기능을 사용하여 활동 예측자를 만들었습니다. 그녀가 이 활동 예측자를 알고리즘에 통합하고 자일란 분해 효소로 설계 실험을 반복했을 때, 이 2세대 레퍼토리에는 자일란을 분해하는 효소가 9,000개나 되고 셀룰로오스를 분해할 수 있는 또 다른 3,000개가 있었습니다. 12,000개의 활성 효소. 이것은 초기 실험에 비해 성공률이 10배 증가했으며 단백질 설계 역사상 유례가 없는 업적이었습니다. 팀은 단일 실험에서 표준 방법이 10년 동안 생산할 수 있는 것보다 더 많은 잠재적으로 활성인 효소를 설계했습니다.

뿐만 아니라, 이러한 활성 변이체 수천 개는 순서와 구조 면에서 예외적으로 다양했으며, 이는 이들이 매우 다양한 새로운 기능을 수행할 수 있음을 시사합니다.

Lipsh-Sokolik은 "완전히 자동화된 방법을 사용하여 높은 수준의 활성을 가진 효소를 생성할 수 있다는 사실은 믿을 수 없을 정도로 신뢰할 수 있습니다."라고 Lipsh-Sokolik은 말합니다. Fleishman은 과학자들이 CADENZ(Combinatorial Assembly and Design of Enzymes의 줄임말)라고 부르는 새로운 Weizmann 방법이 이론적으로 모든 종류의 단백질에 적용될 수 있다고 말했습니다. 그의 팀은 이미 생물학에서 라벨로 널리 사용되는 형광 단백질의 변종 생성 또는 새롭고 개선된 항체의 생성에 대한 응용 프로그램을 탐색하고 있습니다.

"내 목표 중 하나는 사람들이 효소, 항체 및 기타 단백질을 조작하는 방식을 바꾸는 것입니다."라고 Fleishman은 말합니다. "단백질 공학은 경제와 공중 보건의 중심 부분이 되고 있습니다. 산업용 효소는 단백질이고 항체와 백신도 단백질입니다. 우리는 이를 최적화하고 강력하고 신뢰할 수 있는 방식으로 새로운 효소를 생성할 수 있어야 합니다."

이 연구의 참가자에는 Weizmann Institute of Science의 Biomolecular Sciences Department의 Dr. Olga Khersonsky와 Shlomo-Yakir Hoch; 박사 Sybrin P. Schroder, Casper de Boer, 네덜란드 Leiden 대학의 Hermen S. Overkleeft 교수; 영국 요크 대학교의 Gideon J. Davies 교수.

Sarel-Jacob Fleishman 교수는 Dr. Barry Sherman Institute for Medicinal Chemistry의 책임자입니다. 그의 연구는 Uriel Arnon 박사를 기리기 위해 인공 지능 및 스마트 재료 연구 기금의 지원을 받습니다. Nancy and Stephen Grand Research Center for Sensors and Security; Schwartz Reisman 공동 과학 프로그램; Dianne 및 Irving Kipnes 재단; Darlene Switzer-Foster 씨와 Bill Foster 씨; Sam Switzer를 추모하는 Carolyn Hewitt와 Anne Christopoulos; 밀너 재단.

출처 : https://www.sciencedaily.com/