# Tehisaru aitab pärmist teha targema rakuvabriku

- Link: https://kihulane.eu/arhiiv/257772
- Published: 2026-10-05T13:16:00+03:00
- Author: RSS

Tallinna Tehnikaülikooli teadlased panid tehisintellekti ennustama, millised geenid
muudavad õlipärmi senisest tõhusamaks lipiidide ja pigmentide tootjaks. Värskelt
valminud ainevahetusmudel aitab uute toiduainete, kosmeetika ja biokütuste toorainet
luua sadu kordi kiiremini.

Pagaripärm _Saccharomyces cerevisiae_ aitab inimestel juba aastatuhandeid suhkrud
alkoholiks ja süsihappegaasiks muuta. Uue põlvkonna biotehnoloogias pakuvad bioloogidele
huvi hoopis õlipärmid, mille seast tõuseb esile rakkudes ohtralt õlitaolisi aineid
talletav _Yarrowia lipolytica_. Rahvusvaheline töörühm eesotsas Eesti bioinseneridega
otsis vastust küsimusele, kuidas suunata seda pärmi looma lisaks lipiididele ka 
väärtuslikke pigmente ehk karotenoide.

Looduslikul kujul moodustavad lipiidid selle pärmi kuivmassist viiendiku kuni poole.
Geene sihipäraselt muutes kerkib õlitaoliste ainete osakaal ligi 80 protsendini 
ja rakk hakkab looma ka looduses muidu puuduvaid karotenoide. Teadlased seisavad
aga probleemi ees, sest tuhanded ainevahetusprotsessid töötavad ühtse võrgustikuna
ja isegi ühe geeni muutudes teiseneb kohe terve süsteem.

Kui teadlased sõeluvad välja parimaid geenivariante, toetuvad nad arvutites elavatele
genoomiülestele ainevahetusmudelitele. Need mudelid kirjeldavad rakus toimuvaid 
bioloogilisi reaktsioone ja aitavad bioloogidel laborites katsetada vaid kõige edukamaid
variante. Iga reaktsiooni juhivad rakus spetsiaalsed valgud ehk ensüümid ja nende
ehitusjuhised asuvad otse pärmi geenides.

Varasemates mudelites laiutasid ensüümide omadusi kirjeldavate andmete juures tühimikud.
Bioloogid lahendasid olukorra tehisintellektil põhineva algoritmi DLKcat abil. Nutikas
arvutiprogramm suudab eelneva info põhjal ette ennustada, kuidas peaaegu kõik Yarrowia
lipolytica ensüümid erinevates olukordades käituvad.

Uuringu juhtautor, Tallinna Tehnikaülikooli teadur Juliano Sabedotti de Biaggi selgitas,
et tehisintellekt kiirendas ensüümide analüüsi mitusada korda. “Kui varasemate mehhanistlike
mudelitega arvutasime ühe ensüümi omadusi mitu päeva, siis DLKcat suutis sadade 
ensüümide puhul anda vastused vähem kui tunniga,” märkis teadur. See võimaldas uurida
ja võrrelda ensüüme oluliselt suuremas mahus ning teha analüüse, mis olid varem 
arvutuslikult ebapraktilised.

Laborikatsetes kogusid teadlased lisaks hulgaliselt proteoomikaandmeid ja söötsid
need otse uude arvutimudelisse. Need arvud peegeldavad täpselt, milliseid valke 
ja kui suures koguses pärm erinevates eluetappides looma hakkab. Nii sündis bioloogide
arvutites uus ja seni kõige detailsem ainevahetusmudel ecYali5-GEM.

Pärmiraku vajadused muutuvad elutsükli jooksul drastiliselt. Geen, mis ergutab lipiidide
sünteesi varajases kasvufaasis, ei pruugi hiljem enam mingit efekti anda. Uus mudel
aitabki teadlastel tabada just õiget hetke, millal konkreetse geeni aktiivsust raku
sees alla või üles kruvida.

Kui teadlased kõrvutasid arvutimudeli andmeid laborikatsetega, selgus, et uudne 
lahendus peab paika. Algoritm ei kinnitanud mitte ainult varasemaid katsetulemusi,
vaid näitas kätte ka täiesti uued sihtmärkgeenid. Seega näevad teadlased arvutiekraanilt
selgelt, millist geeni esimesena sihtida.

Karotenoidid ja lipiidid valmivad pärmis sarnaste sisemiste radade kaudu. Kui laborandid
suunavad raku ressursid ühte kanalisse, jääb teises aineid paratamatult vähemaks.
Detailne arvutimudel leiabki siin ideaalse tasakaalupunkti, kus pärm suudab mõlemat
väärtuslikku ainet korraga luua.

Tehisintellekt ja matemaatika ei lahenda siiski kõiki bioloogide probleeme. Uurijad
panid tähele, et osa geenidest, mida algoritm soovitas muuta, ei andnud laborikatses
loodetud tulemusi. Pärmiraku reaalne ainevahetus osutus praegustele arvutimudelitele
endiselt liiga keeruliseks.

“See näitab, et pärmiraku ainevahetus on keerukam, kui praegused mudelid suudavad
kirjeldada. Kuid ka ebaõnnestunud ennustused võivad aidata tulevasi mudeleid täiendada,”
lisas Sabedotti de Biaggi.

Teadlased näevad uuel meetodil laia potentsiaali kogu tööstusliku biotehnoloogia
vallas. Nutikad arvutimudelid aitavad bioloogidel kujundada rakke, mis suudavad 
tarbida tööstuslikke jääkaineid ja luua neist puhtaid ühendeid. Autorid kirjutasid
teadusartiklis, et sarnast arvutuslikku loogikat saavad edaspidi üle võtta ka teiste
mikroorganismide uurijad.

Tõhusalt töötavad rakuvabrikud aitavad inimkonnal vähendada sõltuvust naftast ja
intensiivsest põllumajandusest. Tehisintellekt aitab bioloogidel pärmid tulusalt
tööle panna, mistõttu jõuavad säästlikud biokütused, uudsed kosmeetikumid ja toidulisandid
varem laboritest tehastesse. Bioloogia ja matemaatika ühine jõud toob igapäevase
tarbimiskultuuri muutuse meile sammu võrra lähemale.

Artikkel avaldati ajakirjas [Applied Microbiology and Biotechnology](https://doi.org/10.1007/s00253-026-13791-4).

[Loe allikast edasi](https://novaator.err.ee/1610156842/tehisaru-aitab-parmist-teha-targema-rakuvabriku)

![](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///ywAAAAAAQABAAACAUwAOw==)