Investigadores han desarrollado heteropolímeros aleatorios (HPA) que imitan a las enzimas, lo que podría revolucionar la catálisis industrial y el desarrollo de fármacos. El equipo, cuyos hallazgos fueron publicados en Nature, sintetizó estos análogos enzimáticos utilizando un método "one-pot", inspirándose en los sitios activos de aproximadamente 1.300 metaloproteínas.
La innovación clave reside en la capacidad de modular estadísticamente las características químicas de los segmentos que contienen monómeros clave, creando eficazmente pseudo-sitios activos que proporcionan un microentorno similar al de las proteínas. Este enfoque aborda un desafío de larga data en la replicación sintética de las funciones proteicas, que están profundamente arraigadas en las heterogeneidades químicas, estructurales y dinámicas de las proteínas.
"Proponemos que, para los polímeros con químicas de cadena principal diferentes a las de las proteínas, la programación de proyecciones espaciales y temporales de las cadenas laterales a nivel segmentario puede ser eficaz para replicar los comportamientos de las proteínas", afirmaron los investigadores en su publicación. Explicaron además que aprovechar la libertad rotacional de los polímeros puede mitigar las deficiencias en la especificidad de la secuencia monomérica y lograr la uniformidad del comportamiento a nivel del conjunto.
El diseño de estos HPA se guio por el análisis de los sitios activos de las metaloproteínas, identificando los monómeros clave que funcionan como equivalentes de los residuos funcionales en las proteínas. Al modular estadísticamente la hidrofobicidad de los segmentos que contienen estos monómeros, los investigadores pudieron crear entornos que imitan los sitios activos de las enzimas naturales.
Las implicaciones de esta investigación son significativas. Las enzimas son catalizadores cruciales en una amplia gama de procesos industriales, desde la producción de productos farmacéuticos hasta la síntesis de biocombustibles. Sin embargo, las enzimas naturales pueden ser costosas de producir y, a menudo, requieren condiciones específicas para funcionar de manera óptima. Los análogos enzimáticos, como estos HPA, ofrecen una alternativa potencialmente más barata y robusta.
El desarrollo de estos análogos enzimáticos también destaca el creciente papel de la inteligencia artificial en la ciencia de los materiales. Los algoritmos de IA pueden analizar vastos conjuntos de datos de estructuras y funciones de proteínas, identificando características clave que pueden replicarse en materiales sintéticos. Este enfoque acelera el proceso de descubrimiento y permite a los investigadores diseñar materiales con propiedades específicas.
"Este trabajo muestra cómo la comprensión de los principios fundamentales de la función proteica, combinada con técnicas sintéticas avanzadas, puede conducir a la creación de materiales funcionales con capacidades sin precedentes", dijo uno de los investigadores involucrados en el estudio.
Los próximos pasos para esta investigación implican optimizar el diseño de los HPA para aplicaciones específicas y explorar su potencial de uso en una gama más amplia de reacciones catalíticas. Los investigadores también planean investigar la estabilidad a largo plazo y la escalabilidad de estos análogos enzimáticos, allanando el camino para su adopción generalizada en la industria.
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