{"id":172753,"date":"2026-02-02T07:35:00","date_gmt":"2026-02-02T06:35:00","guid":{"rendered":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/?p=172753"},"modified":"2026-01-28T10:17:22","modified_gmt":"2026-01-28T09:17:22","slug":"neue-ki-methode-revolutioniert-das-design-von-enzymen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/neue-ki-methode-revolutioniert-das-design-von-enzymen\/","title":{"rendered":"Neue KI-Methode revolutioniert das Design von Enzymen"},"content":{"rendered":"\n\n
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v.l.: Adrian Tripp, Markus Braun und Gustav Oberdorfer vom Institut f\u00fcr Biochemie der TU Graz sowie M\u00e9lanie Hall vom Institut f\u00fcr Chemie der Uni Graz. Bildquelle: IBC – TU Graz<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Enzyme mit spezifischen Funktionen gewinnen in Industrie, Medizin und Umweltschutz immer gr\u00f6\u00dfere Bedeutung. Sie erm\u00f6glichen es etwa, die Synthese von Chemikalien umweltfreundlicher zu machen, Wirkstoffe gezielt herzustellen oder umweltsch\u00e4dliche Stoffe abzubauen. Forschende der Arbeitsgruppe von Gustav Oberdorfer am Institut f\u00fcr Biochemie der TU Graz haben nun gemeinsam mit Kolleg*innen der Universit\u00e4t Graz eine im Wissenschaftsjournal \u201eNature<\/a>\u201c publizierte Studie vorgestellt, die eine neue Methode f\u00fcr das Design ma\u00dfgeschneiderter Enzyme beschreibt. Die Technologie namens\u00a0Riff-Diff (Rotamer Inverted Fragment Finder\u2013Diffusion)\u00a0erlaubt es, die Proteinstruktur erstmals gezielt um das aktive Zentrum herum aufzubauen, anstatt eine passende Struktur aus bestehenden Datenbanken zu suchen. Die resultierenden Enzyme sind nicht nur deutlich aktiver als bisherige artifizielle Enzyme, sondern auch stabiler.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Hocheffiziente Biokatalysatoren<\/h3>\n\n\n\n
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\u201eStatt das Pferd von hinten aufzuz\u00e4umen und Datenbanken danach abzugrasen, welche Struktur zu einem aktiven Zentrum passt, k\u00f6nnen wir Enzyme f\u00fcr chemische Reaktionen nun effizient und pr\u00e4zise im\u00a0One-Shot-Verfahren von Grund auf gestalten\u201c, sagt Gustav Oberdorfer, dessen\u00a0ERC-Projekt\u00a0HELIXMOLD<\/strong>\u00a0eine wesentliche Grundlage f\u00fcr diesen Durchbruch war. <\/p>\n\n\n\n

Erstautor Markus Braun vom Institut f\u00fcr Biochemie der TU Graz erg\u00e4nzt: \u201eDie jetzt herstellbaren Enzyme sind hocheffiziente Biokatalysatoren, die dank ihrer Stabilit\u00e4t auch in industriellen Umgebungen zum Einsatz kommen k\u00f6nnen. Das reduziert den bislang notwendigen\u00a0Screening- und Optimierungsaufwand drastisch und macht das Enzymdesign f\u00fcr die breitere biotechnologische Gemeinschaft zug\u00e4nglicher.\u201c<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

M\u00f6glich wurde dieser Fortschritt durch neue Entwicklungen im\u00a0Machine Learning, die das Design wesentlich komplexerer Strukturen erlauben als fr\u00fchere Verfahren.\u00a0Riff-Diff\u00a0kombiniert mehrere generative\u00a0Machine-Learning-Modelle mit atomistischer Modellierung. Zun\u00e4chst werden strukturelle Motive von Proteinen rund um ein aktives Zentrum platziert, anschlie\u00dfend generiert das mit Proteindaten trainierte Modell\u00a0RFdiffusion\u00a0die vollst\u00e4ndige Proteinmolek\u00fclstruktur. Dieses Ger\u00fcst verfeinern die Forschenden mittels weiterer Modelle Schritt f\u00fcr Schritt, sodass die chemisch aktiven Elemente hochpr\u00e4zise darin platziert sind \u2013 in hochaufl\u00f6senden Strukturen wurde eine Pr\u00e4zision auf Angstr\u00f6m-Niveau (1 Angstr\u00f6m entspricht 0,1 Nanometer) erreicht.<\/p>\n\n\n\n

Abk\u00fcrzung f\u00fcr die Evolution<\/h3>\n\n\n\n

Wie gut die Methode funktioniert, best\u00e4tigte das Team erfolgreich im Labor: Bereits aus 35 getesteten Sequenzen konnten aktive Enzyme f\u00fcr unterschiedliche Reaktionstypen erzeugt werden. Die neuen Katalysatoren waren bedeutend schneller als fr\u00fchere computergest\u00fctzte Designs. Zudem zeigten die neuen Enzyme eine hohe thermische Stabilit\u00e4t und blieben fast alle bis \u00fcber 90 Grad Celsius gefaltet, was besonders f\u00fcr den Einsatz im industriellen Bereich relevant ist. <\/p>\n\n\n\n

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Co-Erstautor Adrian Tripp vom Institut f\u00fcr Biochemie der TU Graz<\/strong> sagt: \u201eDie Natur bringt durch Evolution zwar selbst eine gro\u00dfe Zahl an Enzymen hervor, doch das braucht Zeit. Mit unserem Ansatz k\u00f6nnen wir diesen Prozess massiv beschleunigen und so dazu beitragen, industrielle Prozesse nachhaltiger zu machen, gezielte Enzymtherapien zu entwickeln und die Umwelt sauberer zu halten.\u201c<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Erm\u00f6glicht hat diesen Durchbruch auch die interdisziplin\u00e4re Zusammenarbeit zwischen TU Graz und Uni Graz. <\/p>\n\n\n\n

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M\u00e9lanie Hall vom Institut f\u00fcr Chemie der Universit\u00e4t Graz<\/strong> best\u00e4tigt die St\u00e4rke der Kooperation: \u201eDie Einbindung unterschiedlicher Expertisen an der Schnittstelle von Proteinwissenschaft, Biotechnologie und organischer Chemie zeigt, wie entscheidend interdisziplin\u00e4re Ans\u00e4tze f\u00fcr den Fortschritt moderner Biokatalyse sind.\u201c<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Publikation<\/strong>:\u00a0Computational enzyme design by catalytic motif scaffolding<\/p>\n\n\n\n

Autor*innen<\/strong>: Markus Braun, Adrian Tripp, Morakot Chakatok, Sigrid Kaltenbrunner, Celina Fischer, David Stoll, Aleksandar Bijelic, Wael Elaily, Massimo G. Totaro, Melanie Moser, Shlomo Y. Hoch, Horst Lechner, Federico Rossi, Matteo Aleotti, M\u00e9lanie Hall, Gustav Oberdorfer<\/p>\n\n\n\n

In<\/strong>:\u00a0Nature<\/p>\n\n\n\n

DOI<\/strong>:\u00a0https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41586-025-09747-9<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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