Descubrimiento de las funciones de la desaminasa por agrupación de proteínas basada en la estructura

Área de la Ciencia:

• La bioquímica
• Biología estructural
• La bioingeniería

Sus antecedentes:

• La aclaración de la función de las proteínas y la bioingeniería son cruciales para el avance de las ciencias de la vida.
• La minería de proteínas actual utiliza principalmente secuencias de aminoácidos, no datos estructurales.

Objetivo del estudio:

• Aprovechar la predicción estructural impulsada por la IA para el análisis de la familia de proteínas y el descubrimiento funcional.
• Diseñar nuevos editores de base para aplicaciones terapéuticas y agrícolas mejoradas.

Principales métodos:

• Utilizado AlphaFold2 para predecir las estructuras de proteínas dentro de una familia deaminasa.
• Se empleó la agrupación de similitudes estructurales para identificar nuevas propiedades proteicas.
• Diseñó una desaminasa citidina específica de una sola hebra para la edición de bases.

Principales resultados:

• Se identificaron propiedades inesperadas dentro del clado deaminasa similar a DddA, y la mayoría no son deaminasas de ADN de doble cadena.
• Desarrolló la desaminasa citidina específica de una sola hebra más pequeña.
• Diseñó un editor de bases de citosina (CBE) empaquetado eficientemente en un solo virus adeno-asociado (AAV).
• Descubrió una desaminasa activa en las plantas de soja, ampliando la accesibilidad de CBE.

Conclusiones:

• Las predicciones estructurales asistidas por IA amplían significativamente el descubrimiento de proteínas funcionales.
• Las nuevas desaminasas mejoran la utilidad de los editores de bases tanto para la biotecnología terapéutica como para la agrícola.
• Los editores de base de ingeniería son prometedores para aplicaciones en sistemas de plantas previamente inaccesibles.