L’IA évoque des protéines qui accélèrent les réactions chimiques

Pour la première fois, des scientifiques ont utilisé l’apprentissage automatique pour créer de toutes nouvelles enzymes, qui sont des protéines qui accélèrent les réactions chimiques. Il s’agit d’une étape importante dans le domaine de la conception de protéines, car de nouvelles enzymes pourraient avoir de nombreuses utilisations dans la médecine et la fabrication industrielle.

“Les organismes vivants sont des chimistes remarquables. Plutôt que de compter sur des composés toxiques ou une chaleur extrême, ils utilisent des enzymes pour décomposer ou accumuler tout ce dont ils ont besoin dans des conditions douces. De nouvelles enzymes pourraient mettre à portée de main les produits chimiques et les biocarburants renouvelables”, a déclaré l’auteur principal David Baker. , professeur de biochimie à la faculté de médecine de l’Université de Washington et récipiendaire du prix Breakthrough 2021 en sciences de la vie.

Comme indiqué le 22 février dans la revue Nature, une équipe basée à l’Institute for Protein Design de l’UW Medicine a conçu des algorithmes d’apprentissage automatique capables de créer des enzymes émettant de la lumière appelées luciférases. Les tests en laboratoire ont confirmé que les nouvelles enzymes peuvent reconnaître des produits chimiques spécifiques et émettre de la lumière très efficacement. Ce projet a été dirigé par deux chercheurs postdoctoraux du Baker Lab, Andy Hsien-Wei Yeh et Christoffer Norn.

Pour créer de nouvelles enzymes luciférases, l’équipe a d’abord sélectionné des produits chimiques appelés luciférines sur lesquels ils voulaient que les protéines agissent. Ils ont ensuite utilisé un logiciel pour générer des milliers de structures protéiques possibles susceptibles de réagir avec ces produits chimiques.

Lors d’essais en laboratoire, les chercheurs ont identifié une enzyme efficace, baptisée LuxSit (Que la lumière soit). L’enzyme a effectué la réaction chimique souhaitée. Le raffinement de l’enzyme a conduit à des améliorations spectaculaires des performances. Une enzyme optimisée, baptisée LuxSit-i, a généré suffisamment de lumière pour être visible à l’œil nu. Il s’est avéré plus brillant que l’enzyme luciférase naturelle trouvée dans la pensée de mer rougeoyante Renilla reniformis.

“Nous avons pu concevoir des enzymes très efficaces à partir de zéro sur l’ordinateur, au lieu de nous fier aux enzymes trouvées dans la nature. Cette percée signifie que des enzymes personnalisées pour presque toutes les réactions chimiques pourraient, en principe, être conçues”, a déclaré Yeh.

De nouvelles enzymes pourraient profiter à la biotechnologie, à la médecine, à l’assainissement de l’environnement et à la fabrication. Par exemple, en biotechnologie, les enzymes peuvent améliorer la production de biocarburants, la transformation des aliments et la fabrication pharmaceutique. En médecine, les enzymes peuvent servir d’outils thérapeutiques et diagnostiques. La conception d’enzymes peut améliorer l’environnement en décomposant les polluants ou en nettoyant les sites contaminés. Et les enzymes peuvent également aider à la production de nouveaux matériaux tels que les plastiques et les adhésifs biodégradables.

Cette recherche a été dirigée par des scientifiques de l’UW School of Medicine et comprenait des collaborateurs de l’Université de Californie à Los Angeles.

Ce travail a été soutenu par le Howard Hughes Medical Institute, National Institutes of Health (K99EB031913), United World Antiviral Research Network, National Institute of Allergy and Infectious Disease (1 U01 AI151698-01), Audacious Project at the Institute for Protein Design, Open Philanthropy Project Improving Protein Design Fund, Novo Nordisk Foundation (NNF18OC0030446), National Science Foundation (CHE-1764328, OCI-1053575) et Eric et Wendy Schmidt sur recommandation du programme Schmidt Futures. La Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (22103060) a fourni des ressources de calcul partielles.

Yeh AH, Norn C, Kipnis Y, Tischer D, Pellock SJ, Evans D, Ma P, Lee GR, Zhang JZ, Anishchenko I, Coventry B, Cao L, Dauparas J, Halabiya S, DeWitt M, Carter L, Houk KN , Baker D.
Conception de novo de luciférases par apprentissage en profondeur.
Nature. 2023 février;614(7949):774-780. est ce que je: 10.1038/s41586-023-05696-3