חלבונים שמקורם במיקרואורגניזמים מושכים תשומת לב בשל הפוטנציאל שלהם בייצור ביולוגי של מגוון מוצרים, כולל תרופות, אנזימים תעשייתיים ונוגדנים אבחנתיים. חלבונים אלה יכולים לשמש גם להמרת משאבים לדלקים ביולוגיים וביופלסטיקים, שיכולים לשמש חלופות ברות קיימא לדלקים ומוצרים מבוססי נפט. לכן, ייצור יעיל של חלבונים מיקרוביאליים יכול לתרום תרומה משמעותית לייצור בר קיימא.
ייצור חלבונים מ Escherichia coli (E. coli) הפך לפופולרי בשל עלות-תועלת ויעילותו. עם זאת, תשואות של ייצור חלבון ב E. coli עשוי להיות מופחת בהתאם לרצף הגנים הספציפי של חלבון המטרה.
במחקר שפורסם בכתב העת RSC כימית ביולוגיה, קבוצת מחקר ביפן פיתחה בהצלחה טכנולוגיה חדשה שמשפרת את היעילות של ייצור חלבון ב E. coli.
ההפחתה בייצור החלבון נחשבת כגורם תורם לעצירת הריבוזומים. ריבוזומים מסנתזים חלבונים באמצעות מידע גנטי הנישא על ידי RNA שליח (mRNA). עם זאת, כאשר הריבוזומים אינם מסוגלים להמשיך בתהליך התרגום מסיבה כלשהי, סינתזת החלבון נעצרת.
במחקר הקודם שלנו, מצאנו שהוספת רצף פפטידים קצר המורכב מארבע חומצות אמינו-סרין, ליזין, איזולאוצין וליזין-לקצה ה-N של חלבון מפחיתה עצירות ריבוזומלית ומשפרת משמעותית את יעילות התרגום ב E. coli."
Teruyo Ojima-Kato, פרופסור חבר, בית הספר לתארים מתקדמים באוניברסיטת נגויה למדעי ביו-חקלאיות
בהתבסס על ממצא זה, קאטו ופרופסור Hideo Nakano מאוניברסיטת נאגויה, בשיתוף עם חוקרים מהמכון הלאומי למדע וטכנולוגיה תעשייתית מתקדמת ואוניברסיטת Waseda, ערכו מחקר לזיהוי פפטידים קצרים לשיפור התרגום (TEPs) שיכולים למנוע עצירת ריבוזום.
החוקרים יצרו תחילה ספריית טטרפפטידים, אוסף של רצפי פפטידים אקראיים שנוצרו על ידי כל השילובים האפשריים של ארבע חומצות האמינו. ספרייה זו מכילה את הסידורים של 20 חומצות האמינו המרכיבות חלבונים, בסך הכל 160,000 טטרפפטידים שונים. באמצעות ספרייה זו, הם ערכו ניתוח מקיף וזיהו מספר TEPs חדשניים המונעים למעשה את השבתת הריבוזומים.
לאחר מכן, החוקרים ניסו להעריך את ההשפעות משפרות התרגום של 160,000 הטטרפאפטידים. כדי להעריך מספר כה גדול של טטרפפטידים, הם פיתחו מודל חיזוי של בינה מלאכותית (AI) המבוסס על נתונים מכ-250 ניסויים.
קבוצת המחקר ערכה שלושה סבבים של תחזיות בינה מלאכותית, והדגימה כי מודל הבינה המלאכותית שלהם מנבא במדויק את חוזק שיפור התרגום עבור כל 160,000 הטטרפאפטידים. תוצאה זו מציעה כי מודלים חיזויים מבוססי AI יכולים להיות מועילים בתכנון רציונלי של רצפי פפטידים שניתן לתרגם בקלות לחלבוני מטרה.
"אנו מציגים גישה חדשה לייצור יעיל של חלבונים באמצעות רצפי פפטידים קצרים", אמר קאטו. "ניתן ליישם את הטכניקה הזו לייצור יעיל יותר של אנזימים, הממלאים תפקיד משמעותי במגזר הביולוגי המייצר כימיקלים ודלקים ממשאבים מתחדשים. הממצאים שלנו יכולים לספק טכנולוגיה בסיסית לתמיכה בייצור בר קיימא שאינו תלוי בנפט".
