RSC: разработана новая технология синтеза белков в бактериях E. coli

Команда исследователей из Университета Нагоя разработала новую технологию, которая значительно увеличивает выход белков при синтезе в бактериях Escherichia coli. Работа опубликована в журнале RSC Chemical Biology.

Белки, производимые микроорганизмами, все активнее используются в биопроизводстве — от лекарственных препаратов и промышленных ферментов до диагностических антител, биотоплива и биопластика.

Поскольку такие технологии способны стать экологичной альтернативой нефтехимическим процессам, повышение эффективности микробного синтеза белков — одно из ключевых направлений современной биотехнологии.

Обычно снижение эффективности синтеза связано с так называемой "остановкой рибосом" — когда молекулярные комплексы, отвечающие за сборку белка по информации мРНК, внезапно прекращают работу. В предыдущих исследованиях группа под руководством доцента Теруйо Одзима-Като доказала, что добавление короткой пептидной последовательности из четырех аминокислот — серина, лизина, изолейцина и лизина — к началу белка помогает рибосомам продолжать синтез и повышает эффективность трансляции.

На основе этих данных ученые совместно с коллегами из Национального института передовых промышленных наук и технологий и Университета Васэда создали библиотеку из 160 000 коротких пептидов (тетрапептидов), представляющих все возможные комбинации 20 аминокислот. Из этого огромного набора они выделили несколько новых "трансляционно-усиливающих пептидов", предотвращающих остановку рибосом.

Чтобы оценить эффект каждого из 160 000 вариантов, исследователи применили искусственный интеллект. Они обучили модель на данных примерно 250 экспериментов, а затем трижды проверили ее прогнозы.

Алгоритм точно определял, какие пептидные последовательности наиболее эффективно усиливают синтез белков, что подтвердило возможность использования ИИ для рационального проектирования пептидов, ускоряющих трансляцию.

"Мы предложили новый подход к эффективному производству белков с использованием коротких пептидных последовательностей", — отметила Одзима-Като. — "Эта технология позволит увеличить выход ферментов, которые играют ключевую роль в биопереработке возобновляемого сырья для получения топлива и химических веществ. Наши результаты создают основу для устойчивого производства, не зависящего от нефти".

По словам ученых, сочетание методов молекулярной биологии и ИИ открывает путь к созданию "умных" систем биосинтеза, которые смогут автоматически подбирать оптимальные пептидные метки для любых целевых белков, делая промышленное производство биоматериалов более быстрым, дешевым и экологичным.