Evolución dirigida rápida guiada por modelos de lenguaje de proteínas e interacciones epistáticas

Área de la Ciencia:

• Bioquímica y Biología Molecular
• Biología Computacional
• Ingeniería de Proteínas

Sus antecedentes:

• La ingeniería de proteínas enfrenta desafíos para navegar por vastos espacios de secuencias en busca de mutaciones sinérgicas.
• Los métodos actuales, como la acumulación de mutaciones paso a paso y el aprendizaje automático, a menudo son ineficientes o requieren muchos recursos.

Objetivo del estudio:

• Presentar MULTI-evolve, un marco novedoso para la ingeniería sistemática de multimutantes de proteínas.
• Superar las limitaciones en la síntesis de genes y acelerar el descubrimiento de mutaciones beneficiosas.

Principales métodos:

• Utilización de modelos de lenguaje de proteínas o datos funcionales combinados con modelado epistático para predecir combinaciones de mutaciones sinérgicas.
• Empleo de MULTI-assembly, una técnica de mutagénesis de alta eficiencia para ensamblar secuencias de varios kilobases.

Principales resultados:

• Se lograron mejoras de hasta 10 veces en la proteína en una sola ronda de evolución dirigida en tres proteínas diferentes.
• Se demostró la capacidad del marco para optimizar la ingeniería de multimutantes de extremo a extremo.

Conclusiones:

• MULTI-evolve ofrece una solución rápida y eficiente para diseñar proteínas con funciones mejoradas.
• El marco es aplicable a una amplia gama de tipos y funcionalidades de proteínas.