Bacterial Alkaloid Biosynthesis off the Beaten Path: Compartmentalization and Non-Enzymatic Transformations in Non-Canonical Alkaloid Biosynthesis

Descripción del proyecto

Algoritmos de prospección genómica para transformaciones no enzimáticas en la biosíntesis de alcaloides no canónicos

Más de la mitad de los fármacos actuales se derivan o se basan en productos naturales. En teoría, las enzimas de los grupos de genes biosintéticos (BGC, por sus siglas en inglés) son responsables de la transformación de las estructuras de los productos naturales durante la biosíntesis bacteriana. Los algoritmos avanzados de prospección genómica permiten identificar los BGC canónicos de productos naturales, pero no los no canónicos. El equipo del proyecto ComBiNE, financiado con fondos europeos, descubrió con anterioridad alcaloides que sustentan transformaciones no enzimáticas, atribuidas a reacciones espontáneas en bacterias. Por lo tanto, su objetivo ahora es desarrollar algoritmos de prospección genómica para identificar esos BGC alcaloides. Se establecerá un sistema modelo que posibilite estudiar el nivel de compartimentación necesario para dar cabida a reacciones espontáneas. Los resultados de la investigación se utilizarán para diseñar productos naturales y rutas metabólicas primarias para la fusión no enzimática de productos naturales a medida o metabolitos primarios con reactividad complementaria.

Objetivo

Nature is a remarkable pharmaceutical chemist. More than 50% of approved drugs are natural products (NPs) or have drawn inspiration from them. According to the central dogma of bacterial NP biosynthesis all transformations responsible for the formation and modification of a NP scaffold are carried out by enzymes encoded in a biosynthetic gene cluster (BGC).
Sophisticated genome mining algorithms have been developed to identify NP BGCs in microbial genome sequences. These algorithms excel in recognizing canonical BGCs. Non-canonical BGCs associated with NPs that are not biosynthesized following textbook biosynthetic knowledge evade detection by state-of-the-art genome mining algorithms.
We have identified alkaloids that undergo non-enzymatic transformations, thus defying the central dogma of NP biosynthesis. Bacteria likely employ specialized micro-compartments to facilitate these spontaneous reactions.
The ComBiNE team will develop machine learning-based genome mining algorithms to systematically identify and characterize alkaloid BGCs that currently elude detection. These non-canonical pathways biosynthesize alkaloids independent of the ribosome and non-ribosomal peptide synthetases. We will focus on alkaloids that undergo non-enzymatic transformations in bacterial micro-compartments. We will establish a model system to study the level of compartmentalization necessary to facilitate spontaneous reactions. Insights gained from these studies will be used to engineer NP and primary metabolic pathways for the non-enzymatic fusion of tailor-made NPs or primary metabolites with complementary reactivity.
Spontaneous reactions in bacterial micro-compartments can be harnessed for the fusion of two NPs with different targets to create bispecific chimeras to combat drug resistance or to fuse bioactive and homing components to mitigate off-target effects. The proposed research will inspire the development of biomimetic syntheses and expand NP chemical and biosynthetic space.