Investigadores han desarrollado polímeros sintéticos que imitan la función de las enzimas, lo que podría revolucionar la catálisis industrial y el desarrollo de fármacos. El estudio, publicado en Nature, detalla cómo se diseñaron heteropolímeros aleatorios (RHPs, por sus siglas en inglés) para replicar los sitios activos de las metaloproteínas, logrando una actividad similar a la de las enzimas sin depender de la compleja estructura de las proteínas naturales.

El equipo, guiado por el análisis de aproximadamente 1300 sitios activos de metaloproteínas, creó RHPs mediante una síntesis "one-pot", un método que simplifica el proceso de creación. Los monómeros clave, que actúan como equivalentes a los residuos funcionales en las proteínas, se modularon estadísticamente para controlar las características químicas como la hidrofobicidad segmentaria. Esta modulación permitió que los RHPs formaran pseudo-sitios activos, proporcionando a los monómeros clave microambientes similares a los 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 la libertad de rotación de las cadenas de polímeros ayuda a superar las limitaciones en la especificidad de la secuencia de monómeros, lo que conduce a un comportamiento consistente en todo el conjunto de polímeros.

El desarrollo de estos imitadores de enzimas tiene importantes implicaciones para diversos campos. La ingeniería enzimática tradicional a menudo está limitada por la complejidad de la estructura de las proteínas y la dificultad de modificar los sitios activos. Los RHPs ofrecen un enfoque más flexible y potencialmente más escalable. Esto podría conducir a la creación de catalizadores adaptados para procesos industriales específicos, reduciendo los residuos y el consumo de energía. En el desarrollo de fármacos, los imitadores de enzimas podrían utilizarse para atacar proteínas relacionadas con enfermedades o para sintetizar moléculas de fármacos complejas de forma más eficiente.

El diseño de estos RHPs aprovecha los principios de la IA y el aprendizaje automático. Mediante el análisis de un gran conjunto de datos de sitios activos de metaloproteínas, los investigadores identificaron características y relaciones clave que luego se incorporaron al diseño de los polímeros sintéticos. Este enfoque basado en datos destaca el creciente papel de la IA en la ciencia de los materiales y la biotecnología. "Aprovechar la libertad de rotación del polímero puede mitigar las deficiencias en la especificidad de la secuencia monomérica y lograr la uniformidad del comportamiento a nivel del conjunto", señaló el estudio, lo que indica la importancia de comprender la dinámica del polímero mediante el modelado computacional.

Sin embargo, aún quedan retos. Si bien los RHPs demuestran una actividad similar a la de las enzimas, su eficiencia y especificidad pueden no igualar todavía las de las enzimas naturales. Se necesita más investigación para optimizar el diseño de estos polímeros y para explorar sus posibles aplicaciones en diferentes contextos. El equipo planea investigar métodos para mejorar la actividad catalítica de los RHPs y para ampliar la gama de reacciones que pueden catalizar. También están explorando el uso de la IA para predecir las propiedades de diferentes diseños de RHPs, acelerando el proceso de desarrollo.

La creación de heteropolímeros aleatorios como imitadores de enzimas representa un importante paso adelante en la ciencia de los materiales bioinspirados. Al combinar los conocimientos de la ingeniería de proteínas, la química de polímeros y la inteligencia artificial, los investigadores están allanando el camino para una nueva generación de catalizadores sintéticos con el potencial de transformar las industrias y mejorar la salud humana.