Kunststoff - oder auch allgemein als Plastik bezeichnet - wird in der Herstellung vieler alltäglich verwendeter Produkte eingesetzt. Die Entsorgung dieser Plastikprodukte stellt ein großes Problem der heutigen Zeit dar: 1.) Plastikabfälle gelangen in die Umwelt, können dort nicht abgebaut werden und bedrohen Flora und Fauna. 2.) Die derzeitigen Abbaumethoden sind nicht sehr umweltfreundlich und ermöglichen kein effizientes Recycling, weshalb Plastik zu großen Teilen aus fossilen Rohstoffen synthetisiert wird. Ein vielversprechender Ansatz ist die Verwendung von plastikabbauenden Enzymen, deren Einsatz nicht nur sehr umweltfreundlich wäre, sondern durch ihre Selektivität auch ein effizienteres Recycling ermöglichen würde. Insbesondere wurden daher in den vergangenen Jahren Polyethylenterephtalat (PET) abbauende Enzyme untersucht. Jedoch konnte bisher kein Enzym mit ausreichender Aktivität und Stabilität für die industriellen Anwendung im großen Maßstab entwickelt werden.

In diesem Projekt werden Molekularmechanik Molekulardynamik- (MM MD) und Hamiltonian Replica Exchange MD (HREMD) Simulationen sowie Quantenmechanik/Molekularmechanik- (QM/MM) MD Simulationen verwendet um die zwei ersten Schritte des Reaktionsmechanismus aufzuklären: Die initiale PET Bindung und die PET Hydrolyse. Des Weiteren wird dieses Wissen sowie Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) basierend auf in silico und in vitro Daten für rationales bzw. ML basiertes Enzym Design von effizienteren PET abbauenden Enzymen verwendet, womit ein maßgeblichen Beitrag für den Einsatz von Enzymen im umweltfreundlichen Plastikrecycling geleistet wird.