Komputerowe projektowanie białek pomogło uzyskać cyklopropany i silany enancjoselektywnie

Chemicy z USA modelowali i wyrażali w bakteriach białka wiążące się z kompleksami żelazo-porfiryny i użyli ich do katalitycznego cyklopropanowania podwójnych wiązań i wprowadzania diazowych wiązań krzem-węgiel. W obu przypadkach, jak piszą chemicy w Science, modelowane katalizatory de novo były skuteczne bez użycia ukierunkowanej ewolucji.

Reakcje cyklopropanacji i wprowadzania do wiązania pierwiastek-wodór można przeprowadzić za pomocą katalizatorów metaloorganicznych. Zazwyczaj w takim katalizatorze metal jest związany z chiralnym ligandem, dzięki czemu produkt reakcji powstaje w postaci jednego izomeru optycznego. Przy takim podejściu wybór odpowiedniego ligandu może być trudny, a chemicy muszą przejrzeć wiele różnych katalizatorów w poszukiwaniu najskuteczniejszego.

Innym podejściem do asymetrycznej katalizy jest wiązanie katalizatorów metaloorganicznych z białkami. W tym przypadku za selektywność odpowiada struktura białka zamiast ligandów chiralnych. Jeśli struktura centrum aktywnego zostanie dobrana prawidłowo, reszty aminokwasowe „skierują” reakcję w centrum aktywnym tak, że otrzyma się tylko jeden izomer optyczny produktu. Jednocześnie, jeśli taki katalizator białkowy nie działa wystarczająco dobrze, jego strukturę można zoptymalizować za pomocą ukierunkowanej ewolucji. O tym, jak to działa, mówiliśmy w tekście „Playing God”.

Drugie podejście zostało niedawno zastosowane przez chemików pod kierownictwem Williama F. DeGrado z University of California w San Francisco. Ich pomysł polegał na modelowaniu katalizatorów białkowych dla reakcji cyklopropanacji alkenów i wprowadzania ich do wiązania krzem-wodór.

Najpierw chemicy wzięli znane już białko katalitycznie aktywne z kofaktorem difenyloporfiryny (tworzy kompleks z jonem żelaza) i przetestowali je w reakcji cyklopropanacji styrenu z diazooctanem etylu. Produkt otrzymano z wydajnością i nadmiarem enancjomerycznym 40 procent. Następnie naukowcy założyli, że struktura białka nie pozwala odczynnikom na łatwą penetrację do centrum aktywnego, a z tego powodu wydajność jest niska.

Aby wymodelować bardziej efektywne katalizatory na bazie tego białka, naukowcy wykorzystali kilka algorytmów uczenia maszynowego, w tym jeden opracowany wcześniej w ich laboratorium. W efekcie otrzymali zbiór kilkudziesięciu struktur białkowych, z których wybrano dziesięć o najbardziej zdefiniowanej strukturze centrum aktywnego i poddano je ekspresji w bakteriach. Większość uzyskanych białek okazała się skutecznymi katalizatorami cyklopropanacji styrenu. Najlepszym uzyskanym wynikiem jest ilościowa wydajność produktu i nadmiar enancjomeryczny wynoszący około 99 procent.

Ponadto chemicy w ten sam sposób modelowali struktury białek do katalizy reakcji wprowadzania diazowego wiązania krzem-wodór. Ale tym razem zamiast kofaktora difenyloporfiryny wybrali protoporfirynę IX, która jest prekursorem hemu w komórkach. Wybrane białka zostały ponownie wyrażone przez chemików w bakteriach i okazały się skutecznymi katalizatorami. Ponadto naukowcom udało się jeszcze bardziej zwiększyć enancjoselektywność wprowadzania za pomocą ukierunkowanej ewolucji otrzymanych katalizatorów w żywych komórkach. Udało się to dzięki temu, że naukowcy wybrali komórkowy metabolit protoporfirynę IX jako kofaktor.

W ten sposób chemikom udało się uzyskać zestaw katalizatorów białkowych dla dwóch reakcji. Jednak pomimo wysokiej wydajności uzyskanych katalizatorów, niewielkie zmiany w strukturze materiałów wyjściowych często prowadziły do ​​spadku wydajności i enancjoselektywności.

Wcześniej omawialiśmy, w jaki sposób chemicy wykorzystali lipazę drożdżową w połączeniu z katalizatorem rutenowym do enancjoselektywnej syntezy makrocykli.

Od DrMoro

Originaltext
Diese Übersetzung bewerten
Mit deinem Feedback können wir Google Übersetzer weiter verbessern
Ten formularz nie jest obsługiwany
Aus Sicherheitsgründen solltest du keine Informationen über diese Art von Formular senden, während du Google Translate verwendest.
DobraDo oryginalnego adresu URL