KI-gestützte Lösungen für das Enzym-Engineering

Anfrage

Beschleunigung der Enzym-Discovery, -Optimierung und Biokatalysatorentwicklung durch KI-gestütztes Design und datengetriebenes Engineering.

KI-gestützte Lösungen für Enzym-Engineering

Warum KI für Enzym-Engineering?

Das traditionelle Enzym-Engineering steht vor grundlegenden Herausforderungen, die Tempo und Skalierbarkeit von Discovery und Optimierung begrenzen.

Geringe Screening-Effizienz

Konventionelle Methoden screenen nur einen sehr kleinen Anteil möglicher Enzymvarianten; große Bereiche des Sequenzraums bleiben unerschlossen.

Enormer Sequenzraum

Sequenzkombinationen übersteigen die experimentelle Kapazität um Größenordnungen, wodurch eine exhaustive Suche nicht praktikabel ist.

Begrenzte Struktur-Funktions-Einsicht

Das Verständnis der Sequenz-zu-Funktion-Beziehungen bleibt eine zentrale Herausforderung für das rationale Enzymdesign.

Lange Optimierungszyklen

Iterative Nasslabor-Optimierung benötigt Monate, um die gewünschten Ergebnisse zu erreichen, und verlängert die Time-to-Market.

Unser KI-Technologie-Ökosystem

Nicht nur Algorithmen – ein vollständiges Toolkit von Sequenzintelligenz bis zur Nasslabor-Validierung.

KI-gestützte Protein-Intelligence-Plattform

Eine einheitliche Rechen-Engine, die Sequenzanalyse, Strukturmodellierung, ML-basiertes Ranking und Nasslabor-Feedback in einem intelligenten System für durchgängiges Enzym-Engineering integriert.

Sequenzanalyse

KI-getriebene Sequenzanalyse, Alignment und Merkmalsextraktion

Strukturmodellierung

Vorhersage der 3D-Enzymstruktur und Analyse der Bindungstasche

ML-Ranking

Fitness-Prognose auf Basis von Gauß-Prozessen und neuronalen Netzen

Nasslabor-Integration

Active Learning mit experimentellen Feedback-Schleifen

Lösungslandschaft

Vier miteinander verknüpfte Lösungsdomänen, die die gesamte Enzym-Engineering-Pipeline abdecken.

Lösung	Beschreibung	Preis
KI-gestützte Enzym-Discovery	KI-gestütztes Mining neuartiger Enzyme aus Sequenzdatenbanken und metagenomischen Bibliotheken. Einschließlich Aktivitätsvorhersage und Detektion neuartiger Folds.	Anfrage
KI-gestützte Enzym-Optimierung	Gezielte Eigenschaftsverbesserung mittels ML-gestützter Mutationsstrategien für Thermostabilität, Substratspektrum und Enantioselektivität.
KI-unterstützte gerichtete Evolution	Beschleunigte Evolutions-Workflows mit intelligentem Library-Design und Integration von Hochdurchsatz-Screening.
Generatives KI-Enzymdesign	De-novo-Erzeugung von Enzymen für nicht-natürliche Reaktionen und Substrate mithilfe generativer KI-Modelle.

KI-integrierter Workflow

KI-integrierter Enzym-Engineering-Workflow

Anwendungsbereiche

KI-basiertes Enzym-Engineering erzielt Wirkung in unterschiedlichsten Branchen.

Pharmazeutika

Enzymgestützte API-Synthese, Herstellung chiraler Zwischenprodukte und Optimierung biokatalytischer Syntheserouten.

Industrielle Enzyme

Prozessoptimierung für die Bulk-Produktion von Enzymen und Kostensenkung.

Lebensmittel & Getränke

Neue lebensmitteltaugliche Enzyme zur Verbesserung von Verarbeitung und Produktqualität.

Synthetische Biologie

Entwicklung von Biosensoren und Engineering metabolischer Signalwege.

Grüne Chemie

Entwicklung nachhaltiger biokatalytischer Prozesse mit reduzierter Umweltbelastung.

Diagnostik

Hochleistungsenzyme für diagnostische Assays und Detektionssysteme.

Ausgewählte KI-Fallbeispiele

Reac-Discovery: KI-getriebene Plattform für das Design katalytischer Reaktoren

Entdeckung neuartiger Hydrolasen durch KI-gestütztes Sequenz-Mining Abbildung 1. Reac-Discovery: eine KI-getriebene Plattform zur Discovery und Optimierung kontinuierlicher katalytischer Durchflussreaktoren. (Tinajero et al., 2025)

Reac-Discovery ist eine integrierte digitale Plattform, die künstliche Intelligenz, mathematische Modellierung, 3D-Druck und selbststeuernde Experimente kombiniert, um die Entwicklung katalytischer Reaktoren zu beschleunigen. Das System umfasst drei miteinander verknüpfte Module: Reac-Gen für parametrisches Reaktordesign unter Verwendung periodischer Open-Cell-Strukturen (POCs), Reac-Fab für hochauflösende Reaktorherstellung und Katalysator-Funktionalisierung sowie Reac-Eval für automatisierte Multi-Reaktor-Tests mit Echtzeit-NMR-Monitoring und Machine-Learning-Optimierung. Durch die Steuerung topologischer Parameter wie Größe, Stufe und Auflösung erzeugt die Plattform hochgradig einstellbare Reaktorgeometrien und detaillierte Strukturdeskriptoren. Fallstudien zur Hydrierung von Acetophenon und zur CO₂-Cycloaddition zeigten eine außergewöhnliche katalytische Performance, einschließlich einer Rekord-Raum-Zeit-Ausbeute für die triphasische CO₂-Umsetzung unter Einsatz immobilisierter Katalysatoren.

Engineertes FPOX zur selektiven HbA1c-Detektion

Engineering thermostabiler Lipasen mittels ML-gestützter gerichteter Evolution Abbildung 2. Schematische Darstellung der Interaktion von Wildtyp-FPOX mit Fru-ValHis (a) und Fru-Lys (b). (Shahbazmohammadi et al., 2019)

In dieser Studie wurde Fructosylpeptid-Oxidase (FPOX), ein diagnostisches Enzym in der Diabetes-Testung, so engineered, dass die selektive Detektion von Hämoglobin A1c (HbA1c) verbessert wird. Mithilfe von Strukturanalyse, molekularer Modellierung und Mutagenese identifizierten die Forschenden zentrale Aminosäurereste, die die Substratspezifität beeinflussen. Die Mutante Tyr261Trp zeigte eine deutlich erhöhte Präferenz für Fru-ValHis, ein HbA1c-Modellsubstrat, bei gleichzeitig stark reduzierter Aktivität gegenüber Fru-Lys, das Messungen stören kann. Die experimentelle Charakterisierung ergab eine 5,1-fache Steigerung der spezifischen Aktivität und eine 11,7-fache Verbesserung der katalytischen Effizienz für Fru-ValHis, begleitet von deutlichen Abnahmen für Fru-Lys. Diese Ergebnisse zeigen, dass die engineered FPOX-Variante ein vielversprechender Kandidat für eine präzisere HbA1c-Bestimmung in der Blutdiagnostik ist.

FAQs

F: Welche KI-Methoden setzen Sie für Enzym-Engineering ein?

A: Wir nutzen Sequenz-Embeddings, AlphaFold-Strukturvorhersage, Gauß-Prozess-Optimierung, variationale Autoencoder sowie transformerbasierte generative Modelle. Der konkrete Ansatz richtet sich nach Ihren Projektzielen – Discovery, Optimierung oder De-novo-Design.
F: Benötige ich vorhandene Enzymdaten, um zu starten?

A: Nicht zwingend. Für Discovery-Projekte minen wir öffentliche Datenbanken. Für Optimierung ist bereits ein kleiner Datensatz (20–50 Varianten) ausreichend. Trainingsdaten können wir zudem durch Nasslabor-Screening generieren.
F: Wie schneidet KI im Vergleich zur klassischen gerichteten Evolution ab?

A: KI-gestützte Ansätze reduzieren typischerweise die Anzahl experimenteller Runden um den Faktor 3–5. ML-Modelle schlagen gezielt Mutationen vor, die mit hoher Wahrscheinlichkeit die Zielparameter verbessern, statt sich auf zufällige Mutagenese zu stützen.
F: Welche Deliverables erhalte ich?

A: Priorisierte Mutationslisten oder designte Sequenzen, Berichte zur Modellleistung, Strukturanalysen, experimentelle Validierungsdaten sowie einen umfassenden Projektbericht mit Empfehlungen.
F: Wie lange dauert ein typisches KI-Enzymprojekt?

A: Reine Vorhersageprojekte: 2–4 Wochen. Optimierung mit Nasslabor-Validierung: 2–3 Monate. Vollständige Programme von Discovery bis Optimierung: 4–6 Monate.
F: Können Sie proprietäre Enzymsequenzen verarbeiten?

A: Selbstverständlich. Wir arbeiten unter strikten Vertraulichkeitsvereinbarungen. Sämtliche proprietären Daten werden in sicheren Umgebungen verarbeitet und niemals außerhalb Ihres Projektumfangs weitergegeben.

References:

Tinajero C, Zanatta M, Sánchez-Velandia JE, García-Verdugo E, Sans V. Reac-Discovery: an artificial intelligence–driven platform for continuous-flow catalytic reactor discovery and optimization. Nat Commun. 2025;16(1):9062. doi:10.1038/s41467-025-64127-1
Shahbazmohammadi H, Sardari S, Lari A, Omidinia E. Engineering an efficient mutant of Eupenicillium terrenum fructosyl peptide oxidase for the specific determination of hemoglobin A1c. Appl Microbiol Biotechnol. 2019;103(4):1725-1735. doi:10.1007/s00253-018-9529-9

Vorname:

Nachname:

E-Mail *

Telefonnummer:

Unternehmen/Institution:

Land oder Region:

Menge:

Dienstleistungen & Produkte von Interessierten *

Projektbeschreibung:

Nur für Forschungs- und Industriezwecke. Nicht für den persönlichen Gebrauch bestimmt. Bestimmte Produkte in Lebensmittelqualität eignen sich für die Formulierungsentwicklung in Lebensmitteln und verwandten Anwendungen.

Dienstleistungen

Online-Anfrage