Descripción del proyecto
EN UN MUNDO QUE AFRONTA IMPORTANTES AMENAZAS MEDIOAMBIENTALES, EUROPA [Y ESPAÑA COMO PARTE DE ELLA] QUIERE CUMPLIR SUS COMPROMISOS DE LA CONFERENCIA CLIMATICA DE PARIS Y HA ACORDADO MEDIDAS CONCRETAS EN EL PACTO VERDE EUROPEO: CONVERTIRSE EN EL PRIMER CONTINENTE CLIMATICAMENTE NEUTRO DEL MUNDO PARA 2050 MEJORANDO LA COMPETITIVIDAD ECONOMICA. EN ESTA DIRECCION ESPAÑA HA PRESENTADO A LA COMISION SU PLAN NACIONAL DE ENERGIA Y CLIMA INTEGRAL 2021-2030. ESTAS MEDIADAS ESTAN AHORA MARCADAS POR LA NECESARIA RECUPERACION TRAS LA CRISIS DE LA COVID-19 PARA LA QUE SE HAN ACORDADO MECANISMOS DE RECUPERACION, TRANSFORMACION Y RESILIENCIA. EN ESTE CONTEXTO, LAS ENZIMAS SIN DUDA TIENEN UN PAPEL CENTRAL COMO CATALIZADORES VERDES QUE OPERAN DE MANERA EFICIENTE CON BAJAS NECESIDADES ENERGETICAS Y QUE PERMITEN NUEVAS FUNCIONALIDADES. SIN EMBARGO, UNO DE LOS PRINCIPALES CUELLOS DE BOTELLA EN LA IMPLEMENTACION DE ENZIMAS EN LOS PROCESOS Y PRODUCTOS DE LA INDUSTRIA MAS VERDE, LO QUE DIFICULTA LA COMPETITIVIDAD ECONOMICA Y UNA MAYOR SOSTENIBILIDAD, ES QUE, AUNQUE LA TECNOLOGIA DE BIOPROSPECCION E INGENIERIA DISFRUTA DE UN ALTO NIVEL DE SOFISTICACION, NO PODEMOS PREDECIR CON PRECISION LOS PARAMETROS ENZIMATICOS A PARTIR DE UNA SECUENCIA DE PROTEINAS. ESTO LIMITA LA EXPLOTACION DE LAS BASES SE SECUENCIAS PUBLICAS EXISTENTES PARA BUSCAR ENZIMAS CON REQUISITOS INDUSTRIALES. TENER EXITO EN ESTE PROPOSITO REVOLUCIONARIA LAS POSIBILIDADES DE LA INDUSTRIA PARA RECUPERAR MEJOR LAS ENZIMAS QUE BUSCAN USANDO DATOS DE SECUENCIACION MASIVA, QUE SE PUEDEN GENERAR A UN PRECIO CADA VEZ MAS BAJO EN COMPARACION CON CUALQUIER OTRO METODO. EN ESTA PRUEBA DE CONCEPTO (POC) DESARROLLAREMOS E IMPLEMENTAREMOS UN PROTOTIPO DE UN METAPREDICTOR DE APRENDIZAJE AUTOMATICO PREDICTIVE Y FACIL DE USAR QUE TIENE LA CAPACIDAD DE PRESELECCIONAR EN PERIODOS DE TIEMPO TAN CORTOS COMO SEGUNDOS, ENZIMAS QUE CUMPLEN CON LOS INDICADORES INDUSTRIALES CLAVE SOLICITADOS POR LA INDUSTRIA, A PARTIR DE SECUENCIAS. LA ENTRADA SERA CUALQUIER TIPO DE SECUENCIA DE AMINOACIDOS, ESTRUCTURA O CODIGO PDB DE PROTEINAS, Y LAS NECESIDADES Y ESPECIFICACIONES DE LAS INDUSTRIAS (POR EJEMPLO, EL TIPO DE ENZIMA, LAS CONDICIONES EN LAS QUE LA ENZIMA DEBE FUNCIONAR Y SER ESTABLE (PH, T, TIEMPO, ADITIVOS) Y EL SUSTRATO A CONVERTIR). EL RESULTADO CONSISTIRA EN UNA LISTA DE LAS SECUENCIAS QUE CODIFICAN ENZIMAS QUE PROBABLEMENTE CONVERTIRAN LAS MOLECULAS SOLICITADAS EN LAS CONDICIONES SOLICITADAS, ES DECIR, UNA LISTA DE SECUENCIAS QUE CODIFICAN ENZIMAS QUE SE AJUSTAN A LAS ESPECIFICACIONES DE LA INDUSTRIA. ANTICIPAMOS QUE ESTE PROTOTIPO DE METAPREDICTOR DE APRENDIZAJE AUTOMATICO OFRECERA, A LAS INDUSTRIAS Y FABRICANTES QUE OPERAN EN MULTIPLES SECTORES, UNA PLATAFORMA PARA FILTRAR LOS REPOSITORIOS DE SECUENCIA PUBLICOS E INTERNOS Y ENCONTRAR LAS QUE CODIFICAN ENZIMAS CON ALTA PROBABILIDAD DE SATISFACER SUS DEMANDAS ESPECIFICAS. ESTE PROTOTIPO SE APLICARA PARA CUBRIR LA BUSQUEDA DE AL MENOS ENZIMAS QUE SE ENCUENTREN ENTRE LAS MAXIMAS PRIORIDADES DE LA INDUSTRIA, A SABER, ESTERASAS/LIPASAS, TRANSAMINASAS Y ALDO/CETO-REDUCTASAS, QUE SON BIOCATALIZADORES ADECUADOS PARA MEJORAR LA COMPETITIVIDAD, LA CAPACIDAD DE INNOVACION, Y SOSTENIBILIDAD EN UNA ECONOMIA CIRCULAR MODERNA DE BAJAS EMISIONES Y UNA BIOECONOMIA SOSTENIBLE. ESPERAMOS QUE LA PLATAFORMA SEA VERSATIL Y SE ADAPTE A LOS INTERESES DE INDUSTRIAS EN MULTIPLES SECTORES, Y SU DESARROLLO ES UNA IDEA MUY ATRACTIVA QUE PUEDE TENER UNA RAPIDA TRANSFERENCIA A LA INDUSTRIA. NZIMAS INDUSTRIALES\ECONOMIA CIRCULAR\APRENDIZAJE AUTOMATICO\DESCUBRIMIENTO DE ENZIMAS