Ingeniería impulsada por IA de EgtD que permite la síntesis de ergotioneína de alta eficiencia con una cascada de...

Área de la Ciencia:

• Biocatálisis y ingeniería enzimática
• Biología sintética
• Investigación de los antioxidantes

Sus antecedentes:

• La ergotioneína (ERG), un antioxidante natural, tiene un potencial biomédico significativo, pero sufre de bajos rendimientos de fermentación microbiana.
• La producción eficiente de ERG es crucial para sus aplicaciones terapéuticas e industriales.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una cascada multienzimática in vitro de alta eficiencia para la biosíntesis de la ergotioneína (ERG).
• Para superar el paso de metilación de la histidina que limita la velocidad en la producción de ERG.
• Establecer una síntesis a escala preparatoria de ERG utilizando un enfoque asistido por IA.

Principales métodos:

• Estrategia sinérgica que integra el aprendizaje automático (CataPro, DLkcat) para la predicción cinética, las simulaciones de dinámica molecular y el análisis conformacional.
• Mutagénesis dirigida al sitio de Mycolicibacrterium smegmatis EgtD guiada por análisis computacional.
• Reconstrucción de una cascada de múltiples enzimas junto con un módulo de regeneración de S-adenosil-L-metionina (SAM).

Principales resultados:

• El triple mutante M3 modificado (L53A/T59S/E282S) mostró un aumento de la eficiencia catalítica (kcat/Km) de 3,4 veces y 2,8 veces para la histidina y la SAM, respectivamente.
• Los conocimientos mecánicos revelaron una mejor proximidad del sustrato, el ángulo catalítico y la dinámica del túnel del ligando en el mutante M3.
• Se logró una síntesis de ERG a escala preparativa con un título de 6,05 g·L−1 y una productividad de 10,01 g·L−1d−1, la más alta registrada hasta la fecha.

Conclusiones:

• El enfoque guiado por la estructura asistida por IA superó con éxito las limitaciones evolutivas en la catálisis enzimática para la síntesis de ERG.
• La cascada biocatalítica diseñada permite una producción eficiente y escalable de ergotioneína de alto valor.
• Este estudio demuestra una plataforma poderosa para acelerar el desarrollo de procesos biocatalíticos eficientes para compuestos valiosos.