Simulaciones de la degradación multienzimática de celulosa mediante el uso de modelos de reacción–difusión basados en agentes.

Julián Momoli ^1,2 # - Nicolás Nakasone ¹ # - Matías R Iglesias Rando ³ - Patricio O. Craig ^1,2

1 Departamento de Química Biológica, FCEN, UBA,
2 IQUIBICEN (UBA/CONICET),
3 King’s College London.
# Contribución equivalente

La lignocelulosa es el biopolímero renovable más abundante del planeta y un sustrato prometedor para la producción sostenible de biocombustibles. Su hidrólisis enzimática libera azúcares que pueden ser fermentados para obtener bioetanol, pero el alto costo y la baja eficiencia de las enzimas celulolíticas siguen siendo una limitación importante. Los celulosomas, complejos multienzimáticos producidos por microorganismos anaerobios, representan la maquinaria natural más eficiente para degradar celulosa gracias al sinergismo entre enzimas con actividades complementarias. Nuestro grupo desarrolla celulosomas artificiales utilizando la estructura de la enzima Lumazina Sintasa de Brucella abortus como plataforma para colocalizar dominios de unión a celulosa y diversas celulasas, con el propósito de aumentar su eficiencia catalítica.
Para interpretar resultados experimentales y optimizar el diseño de estos complejos, desarrollamos un modelo de reacción–difusión basado en agentes que simula la degradación multienzimática de celulosa y permite analizar los parámetros que determinan su eficiencia. El modelo reproduce fenómenos clave, como el sinergismo entre endo- y exoglucanasas y el incremento de actividad debido al agrupamiento en complejos multienzimáticos. Sin embargo, el alto nivel de detalle del modelo original limitaba la eficiencia computacional, por lo que implementamos simplificaciones que reducen el número de partículas sin afectar sus propiedades esenciales.
Actualmente avanzamos en mejorar el tratamiento de reacciones simultáneas y la disociación y difusión de pequeños fragmentos del sustrato, para describir de forma más realista la evolución de la accesibilidad enzimática. Este enfoque computacional aporta información valiosa para el diseño y la optimización de sistemas multienzimáticos artificiales destinados a la degradación eficiente de celulosa.