La estabilización de proteínas es un requisito esencial en muchas de sus aplicaciones biotecnológicas. Esto es aún más cierto en el contexto del proyecto RevoluZion en que se pretende incorporar enzimas en bioplásticos para incrementar su biodegradabilidad o, incluso, para diseñar su degradación programada, lo cual requiere que la actividad enzimática pueda “sobrevivir” a la exposición a alta temperatura durante un tiempo más o menos largo. La razón es que el procesado de plásticos implica con frecuencia su extrusión, lo que provoca un pico de alta temperatura.
El grupo de la Universidad de Granada ha estado usando reconstrucción de secuencias ancestrales como un método para obtener versiones de alta estabilidad de diversos sistemas enzimáticos con potencial para degradar bioplásticos. En esta línea, se está poniendo a punto un sistema de selección basado en aprendizaje profundo que implica el entrenamiento con sistemas modelos relevantes de redes neuronales con la arquitectura adecuada. Por supuesto, el propósito inmediato de desarrollar esta metodología computacional es aplicarla a sistemas proteicos con capacidad de degradar bioplásticos relevantes para el proyecto RevoluZion.