Millones de veces por segundo, en nuestros cuerpos y en todos los organismos vivos, las moléculas se separan o se unen, gracias a las enzimas. Las enzimas son proteínas equipadas para diversas tareas, pero las naturales no siempre son tan eficientes como nos gustaría. Por ejemplo, las enzimas que descomponen las toxinas: en primer lugar deben ser estables, al menos el tiempo suficiente para llevar a cabo su trabajo. Y segundo, necesitamos que sean rápidas, eficientes y precisas.
De hecho, las variaciones en estas propiedades de una enzima pueden significar la vida o la muerte del organismo. Y mientras algunas variaciones pueden ser letales, otras pueden otorgar una ventaja al organismo. De este modo, la pregunta es, ¿podríamos identificar dichas variaciones y usarlas para crear mejores enzimas? El problema es que una mejora implica una combinación de mutaciones, pero cada aumenta la eficiencia mínimamente y el número de posibles combinaciones de mutaciones para cualquier enzima es astronómico: no habría manera de probarlas todas.
Sarel Fleishman, del Departamento de Ciencias Biomoleculares del Instituto Weizmann ha desarrollando una forma de solucionar este problema: un sistema de inteligencia artificial capaz de buscar los pequeños cambios en las enzimas que podrían conducir a aumentos significativos en la actividad e identificar aquellas versiones que probablemente funcionen a niveles muy altos de eficiencia. Los miembros del laboratorio de Fleishman espera que este sistema pueda llevar a desarrollos significativos en biotecnología y medicina, ya que esencialmente elimina las conjeturas al rediseñar proteínas para tareas particulares.
El grupo de Fleishman, junto con el equipo de Dan Tawfik, demostró recientemente el alcance de este método al concentrarse en una enzima en particular, una que descompone las moléculas de agentes nerviosos como el sarin y el VX (nombre militar del O-etildiisopropilaminoetilmetilfosfonotiolato). La versión natural de esta enzima es tristemente ineficiente contra estas neurotoxinas, pero Tawfik y Fleishman pensaron que la enzima podría ser “reconfigurada” para ser más eficiente de modo y pudiera ser usada como un antídoto o para limpiar los sitios afectados.
Los científicos han estado utilizando la evolución dirigida, el método por el cual se otorgó el Premio Nobel de Química de 2018, para reprogramar la enzima natural de manera que desintoxicara los agentes nerviosos. Los resultados se han publicado en Molecular Cell.
El método desarrollado por Fleishman produjo varias versiones de la “nueva” enzima que demostraron ser hasta 4.000 veces mejores que las originales para descomponer los agentes nerviosos. “Esa es una enorme mejora – explica Fleishman en un comunicado –. Si pudiéramos reproducir de alguna manera ese nivel de mejora en un corredor humano promedio, sería como correr unos 125 kilómetros antes que terminara de pronunciar esta frase”.