Des chercheurs ont développé des hétéropolymères aléatoires (HPA) qui imitent les enzymes, ce qui pourrait révolutionner la catalyse industrielle et le développement de médicaments. L'étude, publiée dans Nature, détaille comment ces polymères synthétiques, créés par une synthèse monotope, peuvent reproduire le comportement des protéines en positionnant stratégiquement les chaînes latérales pour créer des micro-environnements semblables à ceux des protéines.

L'équipe, inspirée par les sites actifs d'environ 1 300 métalloprotéines, a conçu des HPA avec des monomères clés agissant comme des équivalents aux résidus fonctionnels des protéines. En modulant statistiquement les caractéristiques chimiques de ces segments contenant des monomères, telles que l'hydrophobicité segmentaire, les chercheurs ont pu créer des pseudo-sites actifs au sein des polymères. Cette approche exploite la liberté de rotation des polymères pour surmonter les limitations de la spécificité de la séquence des monomères, obtenant ainsi un comportement uniforme dans l'ensemble.

« Nous proposons que, pour les polymères dont la chimie du squelette est différente de celle des protéines, la programmation des projections spatiales et temporelles des chaînes latérales au niveau segmentaire peut être efficace pour reproduire les comportements des protéines », ont déclaré les chercheurs dans leur publication.

Le développement de ces imitations d'enzymes répond à un défi de longue date, celui de la reproduction synthétique des fonctions protéiques. Bien que les scientifiques aient fait des progrès dans la reproduction des structures primaire, secondaire et tertiaire des protéines, la réalisation des hétérogénéités chimiques, structurelles et dynamiques cruciales pour la fonction protéique est restée difficile.

Les implications de cette recherche sont importantes. Les enzymes sont des catalyseurs essentiels dans de nombreux processus industriels, de la production de produits pharmaceutiques à la création de biocarburants. Cependant, les enzymes naturelles peuvent être coûteuses à produire et nécessitent souvent des conditions spécifiques pour fonctionner efficacement. Les HPA offrent une alternative potentiellement plus robuste et plus rentable.

De plus, la conception de ces polymères intègre les principes de l'intelligence artificielle. Les chercheurs ont analysé un vaste ensemble de données de sites actifs de métalloprotéines afin d'identifier les caractéristiques clés pour imiter la fonction enzymatique. Cette approche axée sur les données met en évidence le rôle croissant de l'IA dans la science des matériaux, permettant aux chercheurs de concevoir des matériaux dotés de propriétés et de fonctions spécifiques.

« Guidés par l'analyse du site actif d'environ 1 300 métalloprotéines, nous concevons des hétéropolymères aléatoires (HPA) comme imitations d'enzymes basées sur une synthèse monotope », explique l'étude.

L'utilisation de l'IA dans ce contexte soulève également d'importantes considérations sociétales. À mesure que l'IA s'intègre davantage à la recherche scientifique, il est essentiel de veiller à ce que ces technologies soient utilisées de manière responsable et éthique. Cela comprend la prise en compte des biais potentiels dans les ensembles de données et la garantie de la transparence des processus de conception pilotés par l'IA.

Les prochaines étapes de cette recherche consistent à optimiser davantage la conception des HPA et à explorer leurs applications dans divers contextes industriels et biomédicaux. Les chercheurs étudient également la possibilité d'utiliser l'IA pour concevoir des imitations d'enzymes encore plus complexes et sophistiquées. Le développement de ces HPA représente une avancée significative dans le domaine des matériaux bio-inspirés et souligne le potentiel de l'IA pour accélérer la découverte scientifique.