Computational stabilization of a non-heme iron enzyme enables efficient evolution of new function

饱和突变 定向进化 蛋白质工程 羟基化 定向分子进化 蛋白质设计 活动站点 化学 血红素 突变 组合化学 功能(生物学) 突变体 生物化学 蛋白质结构 生物 遗传学 基因
作者
Brianne R. King,Kiera H. Sumida,Jessica L. Caruso,David Baker,Jesse G. Zalatan
标识
DOI:10.1101/2024.04.18.590141
摘要

Abstract Directed evolution has emerged as a powerful tool for engineering new biocatalysts. However, introducing new catalytic residues can be destabilizing, and it is generally beneficial to start with a stable enzyme parent. Here we show that the deep learning tool ProteinMPNN can be used to redesign an Fe(II)/αKG superfamily enzyme for greater stability, solubility, and expression while retaining both native activity and an industrially-relevant non-native function. We performed site-saturation mutagenesis with both the wild type and stabilized design variant and screened for activity increases in a non-native C-H hydroxylation reaction. We observed substantially larger increases in non-native activity for variants obtained from the stabilized scaffold compared to those from the wild-type enzyme. Deep learning tools like ProteinMPNN are user-friendly and widely-accessible, and relatively straightforward structural criteria were sufficient to obtain stabilized variants while preserving catalytic function. Our work suggests that stabilization by computational sequence redesign could be routinely implemented as a first step in directed evolution campaigns for novel biocatalysts.
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