Según un estudio publicado en Nature, investigadores han desarrollado heteropolímeros aleatorios (RHPs) que imitan a las enzimas, lo que podría revolucionar la catálisis industrial y el desarrollo de fármacos. El equipo, inspirándose en los sitios activos de aproximadamente 1300 metaloproteínas, diseñó estos RHPs utilizando un método de síntesis "one-pot", creando eficazmente enzimas artificiales con microambientes similares a los de las proteínas.
El estudio aborda un desafío de larga data en la ciencia de los materiales: replicar las complejas funciones de las proteínas utilizando materiales sintéticos. Si bien los científicos han logrado avances en la imitación de la jerarquía estructural de las proteínas, lograr una similitud funcional ha resultado difícil. Los investigadores proponen que, controlando cuidadosamente la disposición espacial y temporal de las cadenas laterales en los polímeros, pueden replicar los comportamientos de las proteínas, incluso con cadenas principales diferentes a las de estas.
"Introducimos monómeros clave como equivalentes de los residuos funcionales de las proteínas y modulamos estadísticamente las características químicas de los segmentos que contienen monómeros clave, como la hidrofobicidad segmentaria", afirmaron los investigadores en su artículo. Este enfoque permite que los RHPs formen pseudo-sitios activos, proporcionando a los monómeros clave microambientes similares a los que se encuentran en las enzimas naturales.
Las implicaciones de esta investigación son de gran alcance. Las enzimas son catalizadores cruciales en una amplia gama de procesos industriales, desde la producción de productos farmacéuticos hasta la descomposición de contaminantes. Sin embargo, las enzimas naturales pueden ser costosas de producir y, a menudo, requieren condiciones específicas para funcionar de manera óptima. Los RHPs ofrecen una alternativa potencial que podría ser más rentable y robusta.
Además, el diseño de estos RHPs aprovecha la libertad rotacional de los polímeros, mitigando las deficiencias en la especificidad de la secuencia monomérica y logrando la uniformidad del comportamiento a nivel del conjunto. Esto es significativo porque sugiere que se pueden lograr funciones complejas incluso sin un control preciso sobre la secuencia de monómeros, lo que simplifica el proceso de síntesis.
El desarrollo de estos imitadores de enzimas también destaca el creciente papel de la inteligencia artificial en la ciencia de los materiales. Los investigadores utilizaron datos de una gran cantidad de metaloproteínas para guiar el diseño de sus RHPs, lo que demuestra cómo la IA puede acelerar el descubrimiento de nuevos materiales con las propiedades deseadas. Este enfoque podría aplicarse al diseño de otros materiales funcionales, como sensores y sistemas de administración de fármacos.
De cara al futuro, los investigadores planean optimizar aún más el diseño de los RHPs y explorar sus posibles aplicaciones en diversos campos. Esto incluye la investigación de su uso en la catálisis industrial, el desarrollo de fármacos y la remediación ambiental. El desarrollo de estos imitadores de enzimas representa un importante paso adelante en el campo de los materiales bioinspirados y podría tener un impacto transformador en la sociedad.
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