Los bioplásticos ofrecen una alternativa ecológica a los polímeros convencionales derivados de petroquímicos. Sin embargo, su uso generalizado se ha visto limitado por el desafío de generar eficientemente los sustratos monoméricos necesarios para su síntesis. El polietileno furanoato (PEF),un actor crucial en este ámbito, depende de la síntesis de furano-2,5-dicarboxilato (FDCA) a partir de la oxidación de hidroximetilfurfural (HMF), un compuesto orgánico derivado de la deshidratación de azúcares reductores (Esquema 1). Las enzimas HMF oxidasas (HMFO) (EC: 1.1.3.47), dentro de la familia de las flavoproteínas oxidantes tipo glucosa-metanol-colina, son centrales en esta síntesis. A pesar de su importancia, el paso oxidativo final para producir FDCA (i.e., FFCA a FDCA)constituye la principal limitante debido a la acotada cantidad de enzimas conocidas capaces de catalizar esta reacción eficientemente. Dada la necesidad apremiante de encontrar mejores soluciones enzimáticas para agilizar el desarrollo comercial de bioplásticos, diseñamos un nuevo protocolo de bioprospección computacional, con el cual, empleando búsquedas masivas de similitud de secuencias, simulaciones Monte Carlo, cálculos de ingeniería de proteínas y aprendizaje supervisado, exploramos decenas de miles de nuevas HMFO en búsqueda de mejores catalizadores para la producción de FDCA. Con el objetivo principal de identificar nuevas enzimas que exhibieran una mejora en el paso final de oxidación, caracterizamos nuevas HMFO con buena actividad catalítica y con un gran potencial para su medra. Estos hallazgos representan un avance significativo hacia la optimización de la producción de bioplásticos. No obstante, además de ofrecer soluciones potenciales en la síntesis de PEF, también definen la frontera y las complejidades inherentes al campo de la bioprospección in silico para la concreción de nuevos descubrimientos biocatalíticos.

Proyecto PLEC2021-007690 financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033 y por la Unión Europea NextGenerationEU/PRTR; Proyecto ROBUSTOO, financiado por la Unión Europea bajo el Acuerdo de Subvención No 101135119; y Plataforma Temática Interdisciplinar Susplast, CSIC

1 p.-1 schem.

Peer reviewed