Das Phänomen des “magischen Methyleffekts“, also der Veränderung von physikochemischen Eigenschaften von Molekülen durch Methylierung, ist vermehrt in den Fokus der Forschung gerückt. Gerade für die Entwicklung von pharmazeutisch aktiven Verbindungen (APIs) spielen diese im Zuge der late‑stage functionalization (LSF) eine entscheidende Rolle zur Funktionalisierung von C-H, O-H und N-H Gruppen.
Chemisch durchgeführte Methylierungen erfordern hochreaktive Methylierungsreagenzien wie zum Beispiel Methyliodid, Schutzgruppen im Molekül, schwermetallbasierte Katalysatoren, sehr niedrige Temperaturen (bis –78 °C) und die Verwendung toxischer organischer Lösungsmittel. Während der Synthese sowie im Anschluss daran, entstehen zusätzliche Abfälle, die nicht recycelt werden können.
Dies zeigt die Nachteile der chemischen Methylierung, die nicht mit den „12 Prinzipien der grünen Chemie“ vereinbar sind. Eine umweltfreundlichere Alternative bietet die Verwendung von rekombinant exprimierten Biokatalysatoren wie Methyltransferasen (MTs). MTs können selektiv eine Methylgruppe von S‑Adenosylmethionin (SAM) auf O, N, C, oder S-Atome übertragen, wobei O- und N‑MTs die beiden häufigsten Vertreter dieser Enzymklasse sind.
Vertreter der non-natural product methyltransferases (NPMTs) methylieren unter anderem kleinere Moleküle, unter denen sich auch N‑heterozyklische Substrate befinden. N‑heterozyklische Substrate bilden wichtige molekulare Bausteine, deren biologische Eigenschaften über das Methylierungsmuster beeinflusst werden und daher häufig Anwendung in der Pharmazie finden. Syntheserouten für die Darstellung dieser N‑methylierten Moleküle sind aufwendig und komplex, sodass N‑NPMTs eine gute Alternative zur chemischen Synthese darstellen, wobei ein großer Nachteil der NPMTs ihr limitiertes Substratspektrum ist.
Ziel meines Promotionsvorhabens ist es daher, neue N-MTs durch ein SSN oder in einer Metagenome-library, unter Verwendung eines fluoreszenzbasierten Hochdurchsatzassays, zu identifizieren. Durch molekulares Docking und unter Verwendung von bioinformatischen Werkzeugen (HotSpot Wizard oder PROSS) sollen hot spots gefunden und durch Methoden des Protein-Engineerings (z.B. Sättigungsmutagenese) hinsichtlich ihrer Stabilität und ihres Substratspektrums verbessert werden. Letztendlich sollen die so gefundenen und verbesserten MTs für umweltverträgliche Synthesen im präparativen Maßstab nutzbar gemacht werden.