Selon une étude publiée dans Nature, des chercheurs ont mis au point des hétéropolymères aléatoires (HPA) qui imitent les enzymes, offrant ainsi une nouvelle approche pour créer des matériaux synthétiques dotés de fonctions similaires à celles des protéines. L'équipe, s'inspirant des sites actifs d'environ 1 300 métalloprotéines, a conçu ces HPA à l'aide d'une méthode de synthèse monotope, en modulant statistiquement les caractéristiques chimiques des segments clés contenant des monomères afin de créer des pseudo-sites actifs.

La recherche s'attaque à un défi de longue date : reproduire synthétiquement les fonctions complexes des protéines. Bien que les scientifiques aient fait des progrès dans l'imitation des structures primaire, secondaire et tertiaire des protéines, il est resté difficile d'atteindre l'hétérogénéité chimique, structurelle et dynamique qui anime la fonction des protéines. Les chercheurs proposent qu'en programmant l'arrangement spatial et temporel des chaînes latérales au niveau segmentaire dans les polymères, il est possible de reproduire les comportements des protéines, même avec des chimies de squelette différentes de celles des protéines.

"Nous introduisons des monomères clés comme équivalents des résidus fonctionnels des protéines", ont déclaré les chercheurs dans leur article, soulignant l'importance d'imiter le microenvironnement des sites actifs des protéines. La liberté de rotation des polymères permet de surmonter les limitations de la spécificité de la séquence des monomères, ce qui conduit à un comportement uniforme dans l'ensemble des molécules.

Le développement de ces mimes d'enzymes a des implications potentielles dans divers domaines, notamment la catalyse, l'administration de médicaments et la science des matériaux. En créant des matériaux synthétiques capables de réaliser des réactions chimiques spécifiques ou de se lier à des molécules cibles avec une forte affinité, les scientifiques pourraient développer de nouvelles thérapies, des procédés industriels plus efficaces et des matériaux avancés aux propriétés adaptées.

L'utilisation de l'IA dans l'analyse des sites actifs des métalloprotéines a joué un rôle crucial dans l'orientation de la conception des HPA. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent identifier les caractéristiques et les modèles clés dans de grands ensembles de données, ce qui permet aux chercheurs de prendre des décisions éclairées sur la composition et la structure de leurs matériaux synthétiques. Cette approche souligne l'importance croissante de l'IA dans la découverte et la conception de matériaux.

Pour l'avenir, les chercheurs prévoient d'optimiser davantage la conception des HPA et d'explorer leurs applications potentielles dans divers domaines. Ils visent également à développer de nouvelles méthodes pour contrôler l'arrangement spatial et temporel des monomères au sein des polymères, ce qui pourrait conduire à des mimes d'enzymes encore plus sophistiqués. L'équipe estime que cette approche pourrait ouvrir la voie à une nouvelle génération de matériaux synthétiques dotés de fonctions similaires à celles des protéines, offrant un large éventail de possibilités d'innovation scientifique et technologique.