Tecnologia Científica

Acelerando a evolução direcionada de moléculas no laboratório usando uma nova plataforma robótica
Esta técnica amplamente utilizada, conhecida como evolução direcionada, rendeu novos anticorpos para tratar o câncer e outras doenças, enzimas usadas na produção de biocombustíveis e agentes de imagem para ressonância magnética (MRI).
Por Anne Trafton - 31/12/2021


Micrografia eletrônica do bacteriófago Phi X 174. Crédito: Wikipedia / CC BY-SA 4.0

A evolução natural é um processo lento que depende do acúmulo gradual de mutações genéticas. Nos últimos anos, os cientistas encontraram maneiras de acelerar o processo em pequena escala, permitindo-lhes criar rapidamente novas proteínas e outras moléculas em seu laboratório.

Esta técnica amplamente utilizada, conhecida como evolução direcionada, rendeu novos anticorpos para tratar o câncer e outras doenças, enzimas usadas na produção de biocombustíveis e agentes de imagem para ressonância magnética (MRI).

Os pesquisadores do MIT desenvolveram agora uma plataforma robótica que pode realizar 100 vezes mais experimentos de evolução direcionada em paralelo , dando a muito mais populações a chance de chegar a uma solução, enquanto monitoram seu progresso em tempo real. Além de ajudar os pesquisadores a desenvolver novas moléculas mais rapidamente, a técnica também pode ser usada para simular a evolução natural e responder a questões fundamentais sobre como ela funciona.

"Tradicionalmente, a evolução dirigida tem sido muito mais uma arte do que uma ciência, muito menos uma disciplina de engenharia. E isso permanece verdadeiro até que você possa explorar sistematicamente diferentes permutações e observar os resultados", diz Kevin Esvelt, professor assistente no Media Lab do MIT e o autor sênior do novo estudo.

A estudante de graduação do MIT, Erika DeBenedictis, e a pós-doutoranda Emma Chory são as principais autoras do artigo, que aparece hoje na Nature Methods .

Evolução rápida

A evolução dirigida funciona acelerando o acúmulo e a seleção de novas mutações. Por exemplo, se os cientistas quisessem criar um anticorpo que se ligasse a uma proteína cancerosa, eles começariam com um tubo de ensaio de centenas de milhões de células de levedura ou outros micróbios que foram projetados para expressar anticorpos de mamíferos em suas superfícies. Essas células seriam expostas à proteína cancerosa à qual os pesquisadores querem que o anticorpo se ligue, e os pesquisadores escolheriam aquelas que se ligam melhor.

Os cientistas então introduziriam mutações aleatórias na sequência de anticorpos e rastreariam essas novas proteínas novamente. O processo pode ser repetido várias vezes até que surja o melhor candidato.

Há cerca de 10 anos, como estudante de graduação na Universidade de Harvard, Esvelt desenvolveu uma maneira de acelerar a evolução direcionada. Essa abordagem aproveita bacteriófagos (vírus que infectam bactérias) para ajudar as proteínas a evoluir mais rapidamente em direção a uma função desejada. O gene que os pesquisadores esperam otimizar está ligado a um gene necessário para a sobrevivência do bacteriófago, e os vírus competem entre si para otimizar a proteína. O processo de seleção é executado continuamente, encurtando cada ciclo de mutação para a vida útil do bacteriófago (que é de cerca de 20 minutos) e pode ser repetido muitas vezes, sem necessidade de intervenção humana.
 
Usando este método, conhecido como evolução contínua assistida por fago (PACE), a evolução direcionada pode ser realizada 1 bilhão de vezes mais rápido do que os experimentos tradicionais de evolução direcionada. No entanto, a evolução muitas vezes falha em encontrar uma solução, exigindo que os pesquisadores adivinhem qual novo conjunto de condições se sairá melhor.

A técnica descrita no novo artigo da Nature Methods , que os pesquisadores chamaram de evolução quase contínua assistida por fago e robótica (PRANCE), pode evoluir 100 vezes mais populações em paralelo, usando diferentes condições.

No novo sistema PRANCE, as populações de bacteriófagos (que só podem infectar uma cepa específica de bactérias) são cultivadas em poços de uma placa de 96 poços, em vez de um único biorreator. Isso permite que muitas outras trajetórias evolutivas ocorram simultaneamente. Cada população viral é monitorada por um robô enquanto passa pelo processo de evolução. Quando o vírus consegue gerar a proteína desejada, ele produz uma proteína fluorescente que o robô pode detectar.

"O robô pode cuidar dessa população de vírus medindo essa leitura, o que permite ver se os vírus estão tendo um bom desempenho ou se estão realmente lutando e algo precisa ser feito para ajudá-los", diz DeBenedictis.

Se os vírus estão lutando para sobreviver, o que significa que a proteína alvo não está evoluindo da maneira desejada, o robô pode ajudar a salvá-los da extinção, substituindo as bactérias que estão infectando por uma cepa diferente que torna mais fácil para os vírus se replicarem . Isso evita que a população morra, o que é a causa do fracasso de muitos experimentos de evolução direcionada.

"Podemos ajustar essas evoluções em tempo real, em resposta direta ao quão bem essas evoluções estão ocorrendo", diz Chory. "Podemos dizer quando um experimento está dando certo e podemos mudar o ambiente, o que nos dá muito mais chutes a gol, o que é ótimo tanto do ponto de vista da bioengenharia quanto do ponto de vista da ciência básica."

Novas moléculas

Neste estudo, os pesquisadores usaram sua nova plataforma para criar uma molécula que permite que os vírus codifiquem seus genes de uma nova maneira. O código genético de todos os organismos vivos estipula que três pares de bases de DNA especificam um aminoácido. No entanto, a equipe do MIT foi capaz de desenvolver várias moléculas de RNA de transferência viral (tRNA) que leem quatro pares de bases de DNA em vez de três.

Em outro experimento, eles desenvolveram uma molécula que permite aos vírus incorporar um aminoácido sintético às proteínas que produzem. Todos os vírus e células vivas usam os mesmos 20 aminoácidos naturais para construir suas proteínas, mas a equipe do MIT foi capaz de gerar uma enzima que pode incorporar um aminoácido adicional chamado Boc-lisina.

Os pesquisadores agora estão usando o PRANCE para tentar fazer novos medicamentos de moléculas pequenas. Outras aplicações possíveis para este tipo de evolução direcionada em grande escala incluem tentar evoluir enzimas que degradam o plástico de forma mais eficiente, ou moléculas que podem editar o epigenoma, da mesma forma como o CRISPR pode editar o genoma, dizem os pesquisadores.

Com este sistema, os cientistas também podem obter uma melhor compreensão do processo passo a passo que leva a um determinado resultado evolutivo. Como eles podem estudar tantas populações em paralelo, eles podem ajustar fatores como a taxa de mutação, o tamanho da população original e as condições ambientais e, em seguida, analisar como essas variações afetam o resultado. Esse tipo de experimento controlado em grande escala poderia permitir que eles respondessem potencialmente a questões fundamentais sobre como a evolução ocorre naturalmente.

"Nosso sistema nos permite realmente realizar essas evoluções com uma compreensão substancialmente maior do que está acontecendo no sistema", diz Chory. "Podemos aprender sobre a história da evolução, não apenas o ponto final."

 

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