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 estos heteropolímeros aleatorios (RHPs, por sus siglas en inglés) fueron diseñados para replicar los sitios activos de las metaloproteínas, logrando microambientes similares a los de las proteínas a través de una síntesis "one-pot".

El equipo, guiado por el análisis de aproximadamente 1300 sitios activos de metaloproteínas, se centró en modular estadísticamente las características químicas de segmentos clave que contienen monómeros dentro de los RHPs, incluida la hidrofobicidad segmentaria. Este enfoque les permitió crear pseudo-sitios activos capaces de realizar funciones enzimáticas. "Proponemos que, para polímeros con químicas de cadena principal diferentes a las de las proteínas, la programación de proyecciones espaciales y temporales de cadenas laterales a nivel segmentario puede ser eficaz para replicar los comportamientos de las proteínas", afirmaron los investigadores en su artículo.

La importancia de esta investigación radica en la superación de las limitaciones en el diseño de materiales sintéticos. Si bien la replicación de la compleja estructura jerárquica de las proteínas ha sido un objetivo largamente perseguido, lograr la equivalencia funcional ha resultado difícil. Los investigadores abordaron esto aprovechando la libertad rotacional de los polímeros para compensar las deficiencias en la especificidad de la secuencia monomérica, lo que resultó en un comportamiento uniforme a nivel del conjunto.

Las implicaciones de los RHPs que imitan enzimas son de gran alcance. Las enzimas tradicionales suelen ser costosas de producir y sensibles a las condiciones ambientales. Estos análogos sintéticos ofrecen una alternativa potencialmente más robusta y rentable para diversas aplicaciones. "Los RHPs resultantes forman pseudo-sitios activos que proporcionan a los monómeros clave un microambiente similar al de las proteínas", señaló el estudio, destacando la precisión lograda en la replicación de los aspectos funcionales de las enzimas naturales.

La IA desempeñó un papel crucial en este desarrollo, específicamente en el análisis del vasto conjunto de datos de sitios activos de metaloproteínas. Se utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para identificar las características estructurales y químicas clave que contribuyen a la actividad enzimática. Este enfoque basado en datos permitió a los investigadores diseñar racionalmente RHPs con propiedades catalíticas mejoradas. El uso de la IA en la ciencia de los materiales es una tendencia creciente que acelera el descubrimiento de nuevos materiales con funcionalidades a medida.

De cara al futuro, los investigadores planean optimizar aún más el diseño de los RHPs y explorar su aplicación en diversas reacciones catalíticas. El desarrollo de estos análogos de enzimas representa un paso significativo hacia la creación de sistemas artificiales con la complejidad y la funcionalidad de los sistemas biológicos. Esto podría conducir a avances en áreas como la química sostenible, la medicina personalizada y la remediación ambiental.