Prenylierte Phenole (PP) sind in Organismen allgegenwärtig und weisen eine breite Palette an Aktivitäten von medizinischer Bedeutung auf, unter anderem als Antidepressiva, Anti-Krebsmittel, Entzündungshemmer und Phytoöstrogene. Die kommerzielle Nutzung von PPs als Arzneimittel oder Wirkstoffkandidaten wird häufig durch geringe Ausbeuten bei der Isolierung aus Pflanzenmaterial oder aufgrund komplexer chemischer Synthesen verhindert. Die biotechnologische Produktion bietet eine nachhaltige Alternative, erfordert aber die Identifizierung von Biosynthesegenen. Der Engpass-Schritt bei der Bildung von PPs wird durch aromatische Prenyltransferasen (aPTs) katalysiert. Unser Wissen über die Identifizierung, Charakterisierung, Spezifität und vergleichende Strukturstudien von aPTs ist jedoch noch sehr lückenhaft.

Um diese Wissenslücken zu schließen, wird PhenoPren künstliche Intelligenz (KI)-gestütztes Enzymmining mit transkriptomischer Analyse und experimenteller biochemischer Forschung kombinieren, um neue Enzyme zu entdecken. Darüber hinaus wird die computergestützte Optimierung von aPTs maßgeschneiderte Enzyme für die Produktion spezifischer PPs liefern. Optimierte und charakterisierte technische Enzyme werden anschließend in mikrobiellen Zellfabriken für die Produktion spezifischer PPs für medizinische Zwecke eingesetzt. Neuartige PPs-Derivate werden durch die Umwandlung von nicht-natürlichen (poly)phenolischen aus Abfallprodukten gebildet.