Laut einer in Nature veröffentlichten Studie haben Forscher synthetische Polymere entwickelt, die die Funktion von Enzymen nachahmen und einen neuen Ansatz zur Herstellung künstlicher Katalysatoren bieten. Das Team konzentrierte sich auf statistische Heteropolymere (RHPs), d. h. Polymere, die aus verschiedenen, zufällig angeordneten Monomeren bestehen, um die komplexen chemischen und strukturellen Eigenschaften von Proteinen nachzubilden.

Die Wissenschaftler ließen sich bei der Entwicklung ihrer RHPs von den aktiven Zentren von etwa 1.300 Metalloproteinen inspirieren. Sie verwendeten eine Eintopf-Synthesemethode, um diese Polymere herzustellen, wobei sie Schlüsselmonomere einbauten, die als Äquivalente zu den funktionellen Resten in Proteinen fungieren. Durch die statistische Kontrolle der chemischen Eigenschaften von Segmenten, die diese Schlüsselmonomere enthalten, wie z. B. die segmentale Hydrophobizität, konnten die Forscher pseudoaktive Zentren schaffen, die eine proteinähnliche Mikroumgebung bieten.

"Wir gehen davon aus, dass die Programmierung räumlicher und zeitlicher Projektionen von Seitenketten auf segmentaler Ebene bei Polymeren mit einer von Proteinen abweichenden Rückgratchemie wirksam sein kann, um Proteinverhalten zu replizieren", so die Forscher in ihrer Arbeit. Sie stellten auch fest, dass die Rotationsfreiheit von Polymeren den Mangel an präziser Monomersequenzierung ausgleichen kann, was zu einem konsistenten Verhalten über das gesamte Polymerensemble hinweg führt.

Die Entwicklung dieser Enzym-Mimetika könnte erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Bereiche haben, darunter Medizin, Materialwissenschaft und Umweltsanierung. Künstliche Enzyme könnten potenziell verwendet werden, um chemische Reaktionen in industriellen Prozessen zu katalysieren, neue Medikamententherapien zu entwickeln oder Schadstoffe in der Umwelt abzubauen.

Die Studie unterstreicht das wachsende Interesse an bioinspirierten Materialien, die versuchen, die komplexen Funktionalitäten biologischer Systeme nachzubilden. Während sich frühere Bemühungen auf die Nachbildung der primären, sekundären und tertiären Strukturen von Proteinen konzentrierten, betont diese Forschung die Bedeutung chemischer, struktureller und dynamischer Heterogenitäten für das Erreichen proteinähnlicher Funktionen.

Eine der Herausforderungen bei der Herstellung künstlicher Enzyme besteht darin, das gleiche Maß an Spezifität und Effizienz wie natürliche Enzyme zu erreichen. Natürliche Enzyme haben sich über Millionen von Jahren entwickelt, um spezifische Reaktionen präzise zu katalysieren. Der Einsatz von KI und maschinellem Lernen wird in diesem Bereich immer wichtiger und hilft Forschern, synthetische Enzyme mit den gewünschten Eigenschaften zu entwerfen und zu optimieren. KI-Algorithmen können riesige Datenmengen über Proteinstrukturen und -funktionen analysieren, um Schlüsselmerkmale zu identifizieren, die zur katalytischen Aktivität beitragen. Diese Merkmale können dann in das Design synthetischer Polymere integriert werden.

Die Forscher glauben, dass die Weiterentwicklung von RHPs und anderen Enzym-Mimetika zu einer neuen Generation von Katalysatoren mit verbesserter Leistung und Vielseitigkeit führen könnte. Zukünftige Forschung wird sich wahrscheinlich auf die Verbesserung des Designs und der Synthese dieser Polymere sowie auf die Erforschung ihrer potenziellen Anwendungen in verschiedenen Bereichen konzentrieren. Das Team plant, den Einsatz von KI-gestützten Methoden zu untersuchen, um das Design von RHPs weiter zu verfeinern und ihre katalytische Aktivität zu optimieren.