Un grupo de investigadores logró diseñar una enzima con el potencial de digerir plásticos, utilizando herramientas avanzadas de inteligencia artificial. El hito marca un avance importante en el campo de la biotecnología y plantea nuevas estrategias para abordar la contaminación plástica.
Aunque este tipo de experimentos ya se habían probado en el pasado, el equipo de investigación del Departamento de Bioquímica de la Universidad de Washington, recurrió a la IA generativa para crear una enzima capaz de romper los enlaces éster, una estructura química común en plásticos como el PET (tereftalato de polietileno). Estos enlaces unen cadenas de carbono mediante átomos de oxígeno y aparecen en polímeros plásticos como el poliéster, material ampliamente utilizado en envases y textiles.
Para lograrlo, los investigadores utilizaron una herramienta de IA llamada RFDiffusion, capaz de generar estructuras de proteínas desde cero. A través de este sistema, diseñaron 129 proteínas, de las cuales solo dos mostraron actividad catalítica, es decir, capacidad para descomponer enlaces químicos.
Dado que la mayoría de las proteínas creadas fallaron en completar el proceso de digestión del plástico, el equipo empleó una segunda herramienta de IA llamada PLACER, diseñada para detectar configuraciones estructurales óptimas. Esta red neuronal se entrenó con miles de estructuras de proteínas conocidas, obligándola a predecir y ajustar estructuras funcionales.
Con este paso adicional, la tasa de éxito aumentó más de tres veces, identificando varias enzimas con actividad catalítica. Entre ellas, destacaron dos variantes, denominadas “super” y “win”, que lograron completar múltiples rondas de reacciones, una capacidad esencial para actuar como verdaderos catalizadores.
Al perfeccionar el diseño mediante rondas sucesivas de ajustes con RFDiffusion y PLACER, los investigadores crearon una esterasa capaz de degradar los enlaces químicos del PET, uno de los plásticos más utilizados a nivel mundial. Esta enzima demostró una actividad comparable a algunas producidas por organismos vivos, lo que abre la puerta a posibles aplicaciones industriales para el reciclaje químico de plásticos.
Si bien este es un avance significativo, el estudio destaca la complejidad del proceso. Aunque la IA logró generar enzimas funcionales, muchas se “atascaron” tras una sola reacción, quedando químicamente bloqueadas. Esta dificultad subraya lo intrincado de replicar el comportamiento de enzimas naturales, que evolucionaron durante millones de años para realizar múltiples reacciones en cadena.
No obstante, el enfoque asistido por IA ofrece una ventaja crucial: gran parte del proceso se realiza mediante simulaciones computacionales, reduciendo la necesidad de costosos experimentos de laboratorio. Además, las enzimas diseñadas mostraron pocas similitudes genéticas con las naturales, lo que sugiere que existe un amplio espacio para innovar en nuevos tipos de catalizadores que ayuden a combatir la contaminación con plásticos.
