Finansavimas

Biokatalizatoriai, arba fermentai yra itin efektyvus būdas katalizuoti chemines reakcijas ir, palyginus su tradiciniais cheminiais metalo-katalizatoriais yra ypač ekonomiški ir ekologiški, todėl cheminės sintezės (ypač farmacijos) industrijoje jų paklausa yra itin didelė. Vienok, tokių biomolekulių pasiūla nėra didelė, nes daugeliui cheminių reakcijų, kurias gali spartinti tradiciniai katalizatoriai, biokatalizatorių analogai nėra žinomi. Tam, kad būtų galima sukurti naujus fermentus, reikia itin gerai išmanyti kaip šių biomolekulių aminorūgščių seka priklauso nuo jų funkcijos. Nors šiuos atsakymus mums gali pateikti dirbtinio intelekto algoritmai, šie reikalauja itin daug pradinės informacijos – eksperimentinių duomenų, nurodančių fermento aktyvumo ir jo aminorūgščių sekos ryšį. Deja ši problema vis dar neišspręsta – šiuo metu egzistuojantys metodai neleidžia greitai eksperimentiškai patikrinti didelio kiekio (šimtų milijonų ar milijardų) unikalių fermentų variantų, tam, kad pasitelkiant šią informaciją, būtų galima kurti naujas katalizines biomolekules. 2018 metais Vilniaus universiteto ir kompanijos „Applied Synbio“ pateikta patentinė pareiška išsprendžia šią problemą aprašydama naujos kartos mikroskysčiais paremtą biotechnologinį metodą „Katalizinių biomolekulių aktyvumo įrašymas į DNR seką“, kuris skirtas vykdyti milijonų fermentų variantų analizę vienu metu, ir tvarkingai pateikti šią informaciją tolesniam naudojimui. Ši technologija atveria duris į daug greitesnį sudėtingų fermentų veikimo supratimą bei lengvesnį naujas reakcijas katalizuojančių fermentų sukūrimą. Šio projekto tikslas yra išbandyti galutinę technologijos versiją – bioinformatinių metodų pagalba sukurti fermentų biblioteką bei analizuoti eksperimentinius duomenis pasitelkiant dirbtinio intelekto algoritmus siekiant rasti ryšius tarp fermento sekos pakitimų ir funkcijos. Pasibaigus projektui technologija bus paruošta pradėti ją pilnai naudoti komercijoje.