Ученые из университета Корнелл разработали новый метод, используя силу пекарских дрожжей, который позволяет более экономно и эффективно изучать процессы синтеза лекарственных соединений в растениях. Этот подход также предоставляет новый способ выявления ключевых ферментов в кратомном дереве.
Многие лекарства, такие как аспирин, морфин и некоторые химиотерапевтические препараты, имеют природное происхождение и вырабатываются растениями. Обычно изучение процесса синтеза таких соединений начинается с анализа транскриптов растений для выявления генов, которые, вероятно, кодируют необходимые ферменты. Затем каждый из этих генов требуется биохимически охарактеризовать с применением определенных субстратов и условий реакции. Это задача, требующая много времени и ресурсов, что замедляет процесс исследований.
Новый метод скрининга, представленный в журнале «Angewandte Chemie», основан на взаимодействиях белок-белок между растительными ферментами. Он сотрудничает с другими методами скрининга для более точной идентификации генов, отвечающих за биосинтез лекарственных соединений.
После прогнозирования кандидатов-генов с использованием транскриптомики растений, ученые интегрировали эти гены в пекарские дрожжи. Затем они определили, какие гены производят белки, взаимодействующие друг с другом. Это позволило сократить количество генов, подлежащих биохимическому анализу.
Профессор Ли и ее исследовательская группа применили этот метод к кратому — тропическому дереву из Юго-Восточной Азии с высоким фармацевтическим потенциалом. Используя дрожжевой метод, они смогли выявить шесть ферментов из 20 кандидатов, которые потенциально производят важные химические соединения. Последующий биохимический анализ подтвердил функциональность четырех из шести идентифицированных ферментов. Это точный метод, который упрощает процесс исследования кратомного дерева и его потенциального применения в медицине.
Это исследование было поддержано Национальными институтами здравоохранения, Национальным научным фондом, Центром устойчивого развития Корнелла Аткинсона, Корнеллским институтом цифрового сельского хозяйства и Корнеллским центром исследований программируемых растительных систем.