Según un estudio publicado en Nature, investigadores han desarrollado polímeros sintéticos que imitan la función de las enzimas, ofreciendo un nuevo enfoque para la creación de catalizadores artificiales. El equipo se centró en heteropolímeros aleatorios (RHP, por sus siglas en inglés), que son polímeros compuestos por diferentes monómeros dispuestos aleatoriamente, como una forma de replicar las complejas propiedades químicas y estructurales de las proteínas.

Los científicos se inspiraron en los sitios activos de aproximadamente 1300 metaloproteínas para diseñar sus RHP. Utilizaron un método de síntesis "one-pot" para crear estos polímeros, incorporando monómeros clave que funcionan como equivalentes a los residuos funcionales que se encuentran en las proteínas. Al controlar estadísticamente las características químicas de los segmentos que contienen estos monómeros clave, como la hidrofobicidad segmentaria, los investigadores pudieron crear sitios pseudoactivos que proporcionan un microentorno similar al 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 artículo. También señalaron que la libertad de rotación de los polímeros puede compensar la falta de una secuenciación precisa de los monómeros, lo que lleva a un comportamiento consistente en todo el conjunto de polímeros.

El desarrollo de estos imitadores de enzimas podría tener importantes implicaciones para diversos campos, como la medicina, la ciencia de los materiales y la remediación ambiental. Las enzimas artificiales podrían utilizarse potencialmente para catalizar reacciones químicas en procesos industriales, desarrollar nuevas terapias farmacológicas o descomponer contaminantes en el medio ambiente.

El estudio destaca el creciente interés por los materiales bioinspirados, que buscan replicar las complejas funcionalidades que se encuentran en los sistemas biológicos. Si bien los esfuerzos anteriores se han centrado en replicar las estructuras primaria, secundaria y terciaria de las proteínas, esta investigación enfatiza la importancia de las heterogeneidades químicas, estructurales y dinámicas para lograr funciones similares a las de las proteínas.

Uno de los retos en la creación de enzimas artificiales es alcanzar el mismo nivel de especificidad y eficiencia que las enzimas naturales. Las enzimas naturales han evolucionado durante millones de años para catalizar con precisión reacciones específicas. El uso de la IA y el aprendizaje automático es cada vez más importante en este ámbito, ya que ayuda a los investigadores a diseñar y optimizar enzimas sintéticas con las propiedades deseadas. Los algoritmos de IA pueden analizar vastas cantidades de datos sobre las estructuras y funciones de las proteínas para identificar las características clave que contribuyen a la actividad catalítica. Estas características pueden incorporarse entonces al diseño de polímeros sintéticos.

Los investigadores creen que un mayor desarrollo de los RHP y otros imitadores de enzimas podría conducir a una nueva generación de catalizadores con un rendimiento y una versatilidad mejorados. Es probable que las futuras investigaciones se centren en mejorar el diseño y la síntesis de estos polímeros, así como en explorar sus posibles aplicaciones en diversos campos. El equipo planea investigar el uso de métodos impulsados por la IA para perfeccionar aún más el diseño de los RHP y optimizar su actividad catalítica.