Täpsemalt aitab uus arvutusmudel prognoosida pärmi ainevahetust lahuses leiduva valgu suhtelise sisalduse põhjal isegi siis, kui pole näiteks teada, kui suur osa ensüümist reaktsioonis osaleva ainega kokku puutub või kui kiire reaktsioon üleüldse olla saab. Seeläbi võimaldab ecRhtoGEM-iks nimetatud mudel hinnata, milline on pärmi Rhodotorula toruloides ainevahetus orgaaniliste jäätmete väärindamisel.

"Puitbiomass on üks rikkalikumaid looduslikke biomassi allikaid, mille põhikomponente hemitselluloosi, tselluloosi ja ligniini saab kasutada biotehnoloogiliste protsesside toormena," selgitas Tallinna Tehnikaülikooli doktorant-nooremteadur Alīna Reķēna. Pikkade süsinikuahelate nende algosadeks lõhkumise järel saab neist omakorda ehitada peaaegu kõiki samu ühendeid kui nafta eri koostisosadest.

Nõnda on näiteks uuritud, kas ja kuidas saab kasutada ligniini bitumeenis ning biokütustes. Omad rakendusvõimalused on ka hemitselluloosist eraldatud suhkrutel. Isegi kui tegu on puidusuhkrutega, suudavad muuta pärmid neid inimestele kasulikeks ühenditeks. Siiski ei saa kasutada selleks päris samu pärme, mis toodavad suhkrust õlle või leiva meeldivaks muutvaid molekule.

Klassikalise pärmi nn biotehnoloogiliseks probleemiks oli aastaid see, et erinevalt bakteritest ei suutnud looduslikud pärmid töödelda viie süsinikuaatomiga (C5) hemitselluloosseid suhkruid, näiteks ksüloosi. Teadlased on kitsaskohta ületamiseks püüdnud viimastel aastakümnetel muuta pärmide pärilikkusainet, et panna neid kasutama ka taolisi keerukamaid ühendeid.

Samas avastati juba enam kui poole sajandi eest ka pärm, millel on C5-suhkrute töötlemise geenid loomupäraselt olemas. Seeläbi suudab see tarbida lisaks tavapärasematele süsinikuallikatele hemitselluloosseid suhkrute segusid ja jäätmeid.

Muu hulgas tekib algselt 1957. aastal Hiinas puulehtedest eraldatud pärmi elutegevuse tulemusel lipiide ja õlisid, mida saab kasutada näiteks palmiõli asendajana. Ühtlasi leidub selles karotenoide, millega saab lisada toodetele antioksüdantseid omadusi.

Rakuvabrikute võlud

Eesti teadlaste loodud mudel aitab disainida punase pärmi baasil uudseid pärme, mis toodaks tõhusamalt biokütuseid, biopindaktiivseid aineid jms materjale. Selleks tuleb lisada pärmile üksikuid geene teistest looduses leiduvatest organismidest. Sünteetilise bioloogia ja metaboolse inseneeria toel saab luua pea igasuguseid ühendeid tootvaid mikroobide rakuvabrikuid.

Seni on olnud teadlastel aga raske ennustada, kui hästi taoliselt konstrueeritud mikroobid päris elus hakkama saavad ja kui tõhusalt kasulikke ühendeid toodavad. "Lisateabe saamiseks kasvatasime seda punast pärmi bioreaktorites just lipiidide teket soodustavas keskkonnas (varasematest uuringutest on see tuntud mõistena "sekundaarne toitainete nälg") ja kasutasime neid andmeid täiustatud arvutusmudelite loomiseks," selgitab Alīna Reķēna.

Tema sõnul tuginevad mudelid, mis püüavad ennustada R. toruloides'e metabolismi tuginedes üldjuhul füüsikaseadustele, nt massi- ja energiajäävusseadusele ning keskkonnatingimustele. "Kahjuks ei tööta need eriti hästi käärimisprotsessi andmete puhul," nentis Reķēna.

Nüüd kirjeldatud ecRhtoGEM onReķēna sõnul esimene mudel, mis kasutab ainevahetuse ennustamiseks absoluutseid valgukontsentratsiooni andmeid. "Leidsime, et see mudel töötab hästi reaalsete eksperimentaalsete andmetega. Selle põhjus seisneb asjaolus, et raku võimet toetada metaboolset voogu piirab selle ressursside jaotus ja enamikku metaboolseid reaktsioone katalüüsivad ensüümid," selgitas teadlane.

Kuigi tema hinnangul pole võimalik veel kindlustada, et mudel ennustab õigest iga uue toorme kasutust, võimaldab see õigesti prognoosida lignotsellulooshüdrolüsaadis leiduva kolme erineva süsinikuallika kasutust. Need on olemas ka näiteks Eesti ettevõtte Fibenol toodetud puidusuhkrutes.

Mudel on kättesaadav kõigile teadlastele

Loodud arvutusmudeli kirjelduse avaldas Alīna Reķēna kolleegidega ajakirjas PLOS Computational Biology ja teeb mudeli enda tervikuna veebis kõigile kättesaadavaks. "Muutsime ecRhtoGEM-i kodeeringu teistele samas valdkonnas töötavatele teadlastele veebis kättesaadavaks ja loodame, et teadlaskond ka kasutab seda tööriista. Githubist saavad teadlased alla laadida mudeleid ja täiendavaid skripte ning käivitada mudelisimulatsioonid," sõnas doktorant-nooremteadur.

Nagu öeldud, suudab loodud mudel ennustada ainevahetust isegi siis, kui Rhodotorula toruloides'ele iseloomulikud ensüümi kineetilised andmed pole kättesaadavad. Kuna algoritm suudab teha sisukaid prognoose ka andmete puudumise korral, näitab see ühelt poolt mudeli võimekust. Kuigi andmenappus vähendab mudeli ennustusvõimet, suudab see teha mõistlikke ennustusi metaboolsete radade kavandamise võimalike kandidaatide kohta.

Tulevikus loodab Reķēna mudeli ennustamisvõimet veelgi tõsta. Selleks kavatseb ta kasutada kõige uuemaid masinõppe algoritme. Need suudaks enustada ensüümide kineetilisi parameetreid nende struktuuri- ja substraaditeabe põhjal, et kasutajad saaksid täpsemaid metaboolseid prognoose isegi ilma proteoomikaandmeteta.

Tööd toetas Eesti Teadusagentuur riikliku alus- ja rakendusuuringute rahastamisprogrammi kaudu. Toidutehnoloogia ja bioinseneeria labor asutati Tehnikaülikoolis 2021. aastal ning selle eesmärk on arendada uudseid protsesse jätkusuutlikuks toidu- ja sööda-, biokemikaalide ja materjalide tootmiseks.