Descrizione del progetto
Progettare enzimi per industrie sostenibili
Gli enzimi sono generalmente proteine che agiscono come catalizzatori per accelerare le reazioni chimiche negli organismi viventi. Svolgono un ruolo fondamentale in molti processi cellulari, tra cui la replicazione del DNA e la sintesi proteica, e sono stati sfruttati anche nell’industria grazie alle loro caratteristiche benefiche. Tuttavia, gli attuali metodi di progettazione di enzimi per obiettivi di rilevanza industriale sono lenti e costosi. L’obiettivo del progetto FASTEN, finanziato dal CER, è elaborare un nuovo approccio computazionale per progettare enzimi efficienti in modo rapido e accurato per le applicazioni industriali. I ricercatori si avvarranno di strumenti basati sull’apprendimento automatico, la correlazione e la coevoluzione, nonché la geometria computazionale, per prevedere le mutazioni che migliorano l’attività degli enzimi. La comprensione dell’efficienza catalitica di questi nuovi enzimi contribuirà a migliorare il protocollo di progettazione e allo sviluppo di processi industriali sostenibili.
Obiettivo
Life could not be sustained without the presence of enzymes, which are responsible for accelerating the chemical reactions in a biologically compatible timescale. Enzymes present other advantageous features such as high specificity and selectivity, plus they operate under very mild biological conditions. Inspired by these extraordinary characteristics, many scientists wondered about the possibility of designing new enzymes for industrially-relevant targets. Unfortunately, none of the current enzyme design strategies is able to rapidly design tailor-made enzymes at a reduced cost. This is limiting the general routine application of enzyme catalysis in industry, and thus the chemical manufacturing competitiveness. The goal of this project is to develop a fast yet accurate computational enzyme design approach for allowing the routine design of highly efficient enzymes. FASTEN combines computational chemistry, deep learning, graph theory, and computational geometry for controlling the complexity of enzyme catalysis in a new computational protocol that will capture the chemical steps and conformational changes that take place along the catalytic itinerary. Active site and distal activity-enhancing mutations are predicted based on correlation and co-evolutionary-based guidelines, and the catalytic potential of the new designs is estimated by means of geometry-based oracles. This new computational approach will be validated with the design of enzymes presenting complex conformational dynamics and multi-step mechanisms. The experimental evaluation of many of the designs will finally reveal the potential of this new approach for the fast routinely design of industrially-relevant enzymes. FASTEN has the potential of making the routine design of enzymes possible, thus improving our current lives and leading to a more sustainable world for our generations.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze naturaliscienze biologichegeneticamutazione
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2022-COG
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HORIZON-ERC -Istituzione ospitante
17004 Girona
Spagna