Учёные создали инструмент для резкого ускорения изучения ферментов
Ферменты — белковые молекулы, состоящие из цепочек аминокислот, — катализируют превращение одних молекул (субстратов) в другие (продукты). Они позволяют реакциям, которые в одиночку заняли бы дольше времени, чем возраст Вселенной, происходить за секунды. Однако детали того, как форма фермента связана с его функцией и как достигается такая скорость и специфичность, до сих пор плохо изучены.
Новая методика, разработанная в Стэнфордском университете и описанная в журнале Science, может это изменить. Методика HT-MEK (High-Throughput Microfluidic Enzyme Kinetics) способна сжать годы работы в несколько недель, позволяя проводить тысячи экспериментов с ферментами одновременно.
Как работает HT-MEK
HT-MEK сочетает две существующие технологии:
- Микрофлюидика: использование полимерных чипов с микроскопическими каналами для точного управления жидкостями.
- Бесклеточный синтез белка: использование экстракта, содержащего биологические машины для производства белка, без необходимости в живых клетках.
Учёные автоматизировали процесс: принтер наносит микроскопические пятна синтетической ДНК, кодирующей нужный фермент, на слайд. Над ними выравниваются нанолитровые камеры, заполненные смесью для синтеза белка. Поскольку каждая камера содержит крайне малый объём, можно создать тысячи вариантов фермента в одном устройстве и изучать их параллельно. Изменяя инструкции ДНК в каждой камере, можно модифицировать аминокислотные цепочки фермента и систематически изучать влияние этих изменений на его свойства.
Первые результаты и перспективы
Применив технику к хорошо изученному ферменту PafA, исследователи обнаружили, что мутации далеко за пределами активного центра влияют на его каталитическую способность. Более того, многие мутации приводили к неправильному свёртыванию (мисфолдингу) фермента в неактивное состояние.
Широкое внедрение HT-MEK может:
- Ускорить фундаментальные исследования ферментов, позволив изучать не только активный центр, но и всю молекулу.
- Катализировать прогресс в медицине через подход аллостерического таргетирования — создание лекарств, которые связываются не с активным центром, а с другими, более уникальными участками фермента (например, поверхностью), что повысит специфичность и снизит побочные эффекты.
- Стать источником данных для машинного обучения и вычислительных подходов (вроде проекта AlphaFold), предсказывающих функцию и 3D-структуру фермента по аминокислотной последовательности.
- Помочь в создании ферментов «под заказ», например, для разложения пластика на безвредные компоненты.