Neue KI-Methode revolutioniert das Design von Enzymen

Enzyme mit spezifischen Funktionen nehmen eine Schlüsselrolle in der modernen Industrie, Medizin und im Umweltschutz ein. Ihr Einsatzspektrum reicht von der ökologischen Optimierung chemischer Synthesen über die präzise Herstellung medizinischer Wirkstoffe bis hin zum Abbau von Schadstoffen. Vor diesem Hintergrund haben Forschende der TU Graz in Kooperation mit der Universität Graz, einen technologischen Durchbruch erzielt. Mit der neu vorgestellten Methode „Riff-Diff“ (Rotamer Inverted Fragment Finder–Diffusion) lassen sich Enzyme nun maßschneidern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Verfahren, bei denen man in bestehenden Datenbanken nach einer passenden Gerüststruktur suchen musste, ermöglicht es Riff-Diff erstmals, die Proteinstruktur gezielt um das aktive Zentrum herum aufzubauen. Dieser neue Design-Ansatz führt zu künstlichen Enzymen. Diese zeichnen sich im Vergleich zu bisherigen artifiziellen Varianten nicht nur durch eine signifikant höhere Aktivität, sondern auch durch eine verbesserte Stabilität aus.

Hocheffiziente Biokatalysatoren

Gustav Oberdorfer erläutert, dass man Enzyme für chemische Reaktionen nun effizient und präzise von Grund auf neu entwerfen kann, anstatt mühsam Datenbanken nach passenden Strukturen zu durchsuchen. „Statt das Pferd von hinten aufzuzäumen und Datenbanken danach abzugrasen, welche Struktur zu einem aktiven Zentrum passt, können wir Enzyme für chemische Reaktionen nun effizient und präzise im One-Shot-Verfahren von Grund auf gestalten.“

Laut Markus Braun zeichnen sich diese neuen Enzyme durch eine hohe Effizienz und Stabilität aus, was sie besonders für die Industrie attraktiv macht. Er ergänzt: „Die jetzt herstellbaren Enzyme sind hocheffiziente Biokatalysatoren, die dank ihrer Stabilität auch in industriellen Umgebungen zum Einsatz kommen können. Das reduziert den bislang notwendigen Screening- und Optimierungsaufwand drastisch und macht das Enzymdesign für die breitere biotechnologische Gemeinschaft zugänglicher.“

Dieser technologische Sprung basiert auf Fortschritten im Machine Learning, die den Entwurf weitaus komplexerer Strukturen ermöglichen. Das Verfahren namens „Riff-Diff“ verknüpft dabei generative KI-Modelle mit atomistischer Modellierung. Der Prozess beginnt damit, dass strukturelle Proteinmotive um ein aktives Zentrum herum angeordnet werden. Im Anschluss generiert das Modell RFdiffusion die gesamte Molekülstruktur. Durch die schrittweise Verfeinerung mittels weiterer Modelle gelingt eine hochpräzise Platzierung der chemisch aktiven Elemente. Diese Genauigkeit reicht bis auf das Angström-Niveau (1 Å entspricht 0,1 nm), wie hochauflösende Strukturanalysen belegen.

Abkürzung für die Evolution

Das Team konnte die Wirksamkeit der Methode bereits erfolgreich im Labor unter Beweis stellen. Aus nur 35 getesteten Sequenzen wurden aktive Enzyme für verschiedene Reaktionstypen generiert. Diese arbeiten deutlich schneller als bisherige computergestützte Designs. Ein wesentlicher Vorteil für die industrielle Anwendung ist die hohe thermische Stabilität. Fast alle neuen Katalysatoren blieben bis zu einer Temperatur von über 90 Grad Celsius stabil gefaltet. Adrian Tripp sagt: „Die Natur bringt durch Evolution zwar selbst eine große Zahl an Enzymen hervor, doch das braucht Zeit. Mit unserem Ansatz können wir diesen Prozess massiv beschleunigen und so dazu beitragen, industrielle Prozesse nachhaltiger zu machen, gezielte Enzymtherapien zu entwickeln und die Umwelt sauberer zu halten.“

Dieser wissenschaftliche Durchbruch ist maßgeblich auf die enge interdisziplinäre Kooperation zwischen der TU Graz und der Uni Graz zurückzuführen. Durch die Bündelung von Fachwissen aus der Proteinwissenschaft, der Biotechnologie und der organischen Chemie konnten neue Maßstäbe in der Biokatalyse gesetzt werden. Mélanie Hall bestätigt die Stärke der Kooperation. „Die Einbindung unterschiedlicher Expertisen an der Schnittstelle von Proteinwissenschaft, Biotechnologie und organischer Chemie zeigt, wie entscheidend interdisziplinäre Ansätze für den Fortschritt moderner Biokatalyse sind.“

Quelle

Technische Universität Graz (01/2026)