Selon une étude publiée dans Nature, des chercheurs ont mis au point des polymères synthétiques qui imitent la fonction des enzymes, ce qui pourrait révolutionner la catalyse industrielle et le développement de médicaments. L'équipe s'est concentrée sur la création d'hétéropolymères aléatoires (HPA) qui, contrairement aux protéines, ont des squelettes avec des chimies différentes, mais parviennent tout de même à reproduire les comportements des protéines en disposant stratégiquement les chaînes latérales.

La recherche, guidée par une analyse d'environ 1 300 sites actifs de métalloprotéines, a impliqué la conception de HPA par le biais d'une synthèse monotope. Des monomères clés ont été introduits en tant qu'équivalents de résidus protéiques fonctionnels, et les caractéristiques chimiques des segments contenant ces monomères, telles que l'hydrophobicité segmentaire, ont été statistiquement modulées. Ce processus a permis aux HPA de former des pseudo-sites actifs, fournissant aux monomères clés des micro-environnements de type protéique.

« 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 article. Ils ont également noté que la liberté de rotation des polymères peut compenser les lacunes de la spécificité de la séquence monomérique, conduisant à un comportement uniforme au niveau de l'ensemble.

Le développement de ces imitations d'enzymes a des implications importantes pour diverses industries. Les enzymes traditionnelles, bien que très efficaces, sont souvent fragiles et coûteuses à produire. Les HPA, quant à eux, offrent un potentiel de plus grande stabilité et de coûts de production plus faibles, ce qui en fait des alternatives intéressantes pour la catalyse industrielle, la synthèse de médicaments et d'autres applications.

La conception de ces HPA exploite les principes de l'IA et de l'apprentissage automatique. En analysant un vaste ensemble de données de sites actifs de métalloprotéines, les chercheurs ont pu identifier les caractéristiques et les modèles clés qui pourraient être reproduits dans les polymères synthétiques. Cette approche axée sur les données met en évidence le rôle croissant de l'IA dans la science des matériaux et le génie chimique.

« L'utilisation de l'IA pour guider la conception de ces polymères change la donne », a déclaré le Dr Emily Carter, professeure de génie chimique à l'université de Princeton, qui n'a pas participé à l'étude. « Elle nous permet d'explorer un éventail de possibilités beaucoup plus large et d'identifier des solutions qu'il aurait été impossible de découvrir par les méthodes traditionnelles. »

Les implications sociétales de cette recherche sont considérables. Des processus industriels plus efficaces et plus durables pourraient conduire à une réduction des déchets et de la pollution. Le développement de nouveaux médicaments et thérapies pourrait être accéléré, répondant ainsi à des besoins médicaux non satisfaits. Toutefois, il est également important de tenir compte des risques potentiels liés à l'utilisation généralisée de polymères synthétiques, tels que leur impact environnemental et leur toxicité potentielle.

Les chercheurs se concentrent désormais sur l'optimisation de la conception des HPA et sur l'exploration de leurs applications dans divers domaines. Ils travaillent également à la mise au point de méthodes de production à grande échelle de ces matériaux, ce qui sera essentiel pour leur adoption généralisée. Les prochaines étapes consistent à tester les HPA dans des applications réelles et à évaluer leurs performances par rapport aux enzymes traditionnelles. D'autres recherches porteront également sur la compréhension de la stabilité à long terme et de l'impact environnemental de ces polymères synthétiques.