Un equipo internacional de investigación, liderado por una científica del CONICET, ha reconstruido la evolución de las Baeyer-Villiger monooxigenasas (BVMOs), una familia de enzimas con alto potencial para aplicaciones biotecnológicas.
El estudio, publicado en Cell Reports, ofrece nuevos datos que podrían potenciar las aplicaciones productivas de estas enzimas, conocidas por su capacidad de transformar moléculas utilizando oxígeno del aire.
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Las BVMOs son enzimas que emplean oxígeno para oxidar diversas moléculas. Utilizando una técnica llamada «reconstrucción de secuencias ancestrales», los científicos han rastreado la evolución de estas proteínas, determinando cuándo y cómo adquirieron la capacidad de usar oxígeno. Laura Mascotti, investigadora del CONICET en el Instituto de Histología y Embriología de Mendoza (IHEM, CONICET-UNCUYO) y líder del estudio, señala que estas enzimas existen en microorganismos desde hace millones de años, incluso antes del «gran evento de oxigenación» hace aproximadamente 2.5-2.3 millones de años.
«Queríamos comprender cuándo y cómo las monooxigenasas ‘aprendieron’ a usar oxígeno», explica Mascotti. El estudio demostró que las BVMOs evolucionaron en una serie de pasos, comenzando como proteínas inactivas y adquiriendo gradualmente reactividad y especificidad. Este proceso ilustra cómo emergió un mecanismo catalítico complejo durante la evolución.
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Las BVMOs tienen un alto potencial para aplicaciones biotecnológicas, como la producción de polímeros. Sin embargo, su uso a gran escala se ha visto limitado por su inestabilidad en condiciones operativas y la necesidad de ajustar su selectividad en ciertos casos. La comprensión de su funcionamiento a través de la bioquímica evolutiva podría mejorar su aplicación práctica.
«La bioquímica evolutiva nos permite conocer y definir los ‘determinantes funcionales’ de una enzima, lo cual es crucial para diseñar variantes enzimáticas con aplicaciones industriales», concluye Mascotti. La reconstrucción de secuencias ancestrales es una herramienta valiosa para desentrañar funcionalidades y generar conocimiento aplicable en la industria.
FUENTE: CONICET.
