Timelapse de la dégradation du plastique. Une nouvelle variante enzymatique peut décomposer les plastiques qui mettent généralement des siècles à se dégrader en quelques heures à quelques jours.
Une nouvelle variante enzymatique peut décomposer les plastiques étranglant l’environnement qui mettent généralement des siècles à se dégrader en quelques heures à quelques jours. Il a été créé par des ingénieurs chimistes et des scientifiques de l’Université du Texas à Austin
Cette découverte, publiée le 27 avril 2022, dans la revue Nature, pourrait aider à résoudre l’un des plus grands problèmes environnementaux au monde : que faire des milliards de tonnes de déchets plastiques qui s’accumulent dans les décharges et polluent nos terres naturelles et notre eau. L’enzyme a le potentiel de booster le recyclage à grande échelle, ce qui permettrait aux grandes industries de réduire leur impact environnemental en récupérant et en réutilisant les plastiques au niveau moléculaire.
“Les possibilités sont infinies dans tous les secteurs pour tirer parti de ce processus de recyclage de pointe”, a déclaré Hal Alper, professeur au département McKetta de génie chimique de l’UT Austin. « Au-delà de l’évidente industrie de la gestion des déchets, cela offre également aux entreprises de tous les secteurs la possibilité de prendre l’initiative dans le recyclage de leurs produits. Grâce à ces approches enzymatiques plus durables, nous pouvons commencer à envisager une véritable économie circulaire des plastiques. »
Comprend un timelapse de la dégradation du plastique sur une période de 48 heures. Crédit : Université du Texas à Austin / Cockrell School of Engineering
Le projet se concentre sur le polyéthylène téréphtalate (PET), un polymère important présent dans la plupart des emballages de consommation, y compris les contenants de biscuits, les bouteilles de soda, les emballages de fruits et de salades, et certaines fibres et textiles. Il représente 12% de tous les déchets mondiaux.
L’enzyme a pu compléter un “processus circulaire” consistant à décomposer le plastique en parties plus petites (dépolymérisation) puis à le reconstituer chimiquement (repolymérisation). Dans certains cas, ces plastiques peuvent être complètement décomposés en monomères en aussi peu que 24 heures.
CINQ (polyéthylène téréphtalate) est la résine polymère thermoplastique la plus courante de la famille des polyesters et est utilisée dans les fibres pour vêtements, les récipients pour liquides et aliments, et le thermoformage pour la fabrication.
Des chercheurs de la Cockrell School of Engineering et du College of Natural Sciences ont utilisé un modèle d’apprentissage automatique pour générer de nouvelles mutations d’une enzyme naturelle appelée PETase qui permet aux bactéries de dégrader les plastiques PET. Le modèle prédit quelles mutations de ces enzymes permettraient d’atteindre l’objectif de dépolymériser rapidement les déchets plastiques post-consommation à basse température.
Grâce à ce processus, qui comprenait l’étude de 51 récipients en plastique post-consommation différents, de cinq fibres et tissus de polyester différents et de bouteilles d’eau toutes en PET, les chercheurs ont étudié l’efficacité de l’enzyme, qu’ils appellent FAST-PETase (fonctionnelle, active , PETase stable et tolérante).
“Ce travail démontre vraiment le pouvoir de rassembler différentes disciplines, de la biologie synthétique au génie chimique en passant par l’intelligence artificielle”, a déclaré Andrew Ellington, professeur au Center for Systems and Synthetic Biology dont l’équipe a dirigé le développement du modèle d’apprentissage automatique.
Le recyclage est le moyen le plus évident de réduire les déchets plastiques. Mais à l’échelle mondiale, moins de 10 % de tout le plastique a été recyclé. La méthode la plus courante pour éliminer le plastique, en plus de le jeter dans une décharge, consiste à le brûler, ce qui est coûteux, énergivore et libère des gaz nocifs dans l’air. D’autres procédés industriels alternatifs comprennent les procédés très énergivores de glycolyse, de pyrolyse et/ou de méthanolyse.
Les solutions biologiques consomment beaucoup moins d’énergie. La recherche sur les enzymes pour le recyclage du plastique a progressé au cours des 15 dernières années. Cependant, jusqu’à présent, personne n’avait été en mesure de comprendre comment fabriquer des enzymes capables de fonctionner efficacement à basse température pour les rendre à la fois portables et abordables à grande échelle industrielle. FAST-PETase peut effectuer le processus à moins de 50 degrés[{” attribute=””>Celsius.
Up next, the team plans to work on scaling up enzyme production to prepare for industrial and environmental application. The researchers have filed a patent application for the technology and are eying several different uses. Cleaning up landfills and greening high waste-producing industries are the most obvious. But another key potential use is environmental remediation. The team is looking at a number of ways to get the enzymes out into the field to clean up polluted sites.
“When considering environmental cleanup applications, you need an enzyme that can work in the environment at ambient temperature. This requirement is where our tech has a huge advantage in the future,” Alper said.
Reference: “Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization” by Hongyuan Lu, Daniel J. Diaz, Natalie J. Czarnecki, Congzhi Zhu, Wantae Kim, Raghav Shroff, Daniel J. Acosta, Bradley R. Alexander, Hannah O. Cole, Yan Zhang, Nathaniel A. Lynd, Andrew D. Ellington and Hal S. Alper, 27 April 2022, Nature.
DOI: 10.1038/s41586-022-04599-z
Alper, Ellington, associate professor of chemical engineering Nathaniel Lynd and Hongyuan Lu, a postdoctoral researcher in Alper’s lab, led the research. Danny Diaz, a member of Ellington’s lab, created the machine learning model. Other team members include from chemical engineering: Natalie Czarnecki, Congzhi Zhu and Wantae Kim; and from molecular biosciences: Daniel Acosta, Brad Alexander, Yan Jessie Zhang and Raghav Shroff. The work was funded by ExxonMobil’s research and engineering division as part of an ongoing research agreement with UT Austin.