Ein Enzym des Bakteriums Ideonella sakiensis kann helfen, Plastikabfälle zu zersetzen. Japanische Forscher haben es 2016 in einer Bodenprobe einer PET-Wiederverwertungsanlage in Osaka entdeckt. Nun versucht ein Team der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) laut einer Medienmitteilung, dieses noch träge Enzym so umzubauen, dass es aktiver wird. Dafür arbeitet es mit einem Verfahren, das 2018 mit dem Nobelpreis in Chemie ausgezeichnet wurde. Es nennt sich gerichtete Evolution. Dieses Verfahren imitiert im Labor die Mechanismen der natürlichen Evolution, um ausgewählte Eigenschaften von Enzymen zu verbessern.
„Indem wir den Bauplan des Enzyms umschreiben, können wir Varianten mit einem leicht anderen Aufbau herstellen“, wird Sean Hüppi vom ZHAW-Institut für Chemie und Biotechnologie aus Wädenswil ZH in der Mitteilung zitiert. Auf diese Weise seien bereits mehrere Hundert Varianten dieses Enzyms entstanden. Diesen wird in einem nächsten Schritt Mikroplastik hinzugegeben. Dann beobachten die Forschenden, wie effizient diese PETase genannten Enyzme PET abbauen können. Mit den produktivsten dieser Enzyme geht es danach in den nächsten künstlichen Evolutionsschritt. „Nach der ersten Evolutionsrunde sehen wir bereits eine mehrfache Verbesserung der Enzym-Aktivität“, so Hüppi.
Anders als andere PETase-Forschungsprojekte nutzt das Winterthurer Forschungsteam einen neuartigen Roboter und Künstliche Intelligenz. Wie Hüppi erklärt, stellen die Algorithmen der Künstlichen Intelligenz „ganz andere kombinatorische Zusammenhänge her als Menschen“. „Wir gehen davon aus, dass wir mit maschinellem Lernen sowie einer Automatisierungsplattform die Laborevolution der PETase nochmals deutlich beschleunigen werden“, erklärt Forschungsleiterin Rebecca Buller. Die spezialisierte Plattform wurde von der Firma Tecan in Männedorf ZH für die ZHAW hergestellt. Sie ist seit diesem Oktober im Einsatz.
Für die Entwicklung der Algorithmen und die Auswertung der Daten arbeitet die ZHAW eng mit einer Forschungsgruppe am Institut für Maschinelles Lernen der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich zusammen. Das Projekt wird im Rahmen des neuen Nationalen Forschungsschwerpunkts namens Catalysis gefördert. mm
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