शोधकर्ताओं ने सिंथेटिक पॉलिमर विकसित किए हैं जो एंजाइमों के कार्य की नकल करते हैं, जिससे औद्योगिक उत्प्रेरण और दवा विकास में क्रांति आने की संभावना है। नेचर में प्रकाशित अध्ययन में, यह बताया गया है कि कैसे यादृच्छिक हेटरोपॉलिमर (आरएचपी) को मेटालोप्रोटीन के सक्रिय स्थलों को दोहराने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जो प्राकृतिक प्रोटीन की जटिल संरचना पर निर्भर हुए बिना एंजाइम जैसी गतिविधि प्राप्त करते हैं।

लगभग 1,300 मेटालोप्रोटीन सक्रिय स्थलों के विश्लेषण द्वारा निर्देशित टीम ने एक-पॉट संश्लेषण के माध्यम से आरएचपी बनाए, यह एक ऐसी विधि है जो निर्माण प्रक्रिया को सरल बनाती है। प्रमुख मोनोमर, प्रोटीन में कार्यात्मक अवशेषों के समकक्ष के रूप में कार्य करते हुए, खंडीय हाइड्रोफोबिसिटी जैसी रासायनिक विशेषताओं को नियंत्रित करने के लिए सांख्यिकीय रूप से संशोधित किए गए थे। इस मॉडुलन ने आरएचपी को छद्म-सक्रिय स्थल बनाने की अनुमति दी, जिससे प्रमुख मोनोमर को प्रोटीन जैसे सूक्ष्म वातावरण प्रदान किए गए।

शोधकर्ताओं ने अपने प्रकाशन में कहा, "हमारा मानना है कि प्रोटीन से अलग बैकबोन रसायन विज्ञान वाले पॉलिमर के लिए, खंडीय स्तर पर साइडचेन के स्थानिक और अस्थायी अनुमानों को प्रोग्राम करना प्रोटीन व्यवहार को दोहराने में प्रभावी हो सकता है।" उन्होंने आगे बताया कि पॉलीमर श्रृंखलाओं की घूर्णी स्वतंत्रता मोनोमर अनुक्रम विशिष्टता में सीमाओं को दूर करने में मदद करती है, जिससे पॉलिमर के पूरे समूह में लगातार व्यवहार होता है।

इन एंजाइम मिमिक्स के विकास का विभिन्न क्षेत्रों के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ है। पारंपरिक एंजाइम इंजीनियरिंग अक्सर प्रोटीन संरचना की जटिलता और सक्रिय स्थलों को संशोधित करने की कठिनाई से सीमित होती है। आरएचपी एक अधिक लचीला और संभावित रूप से अधिक स्केलेबल दृष्टिकोण प्रदान करते हैं। इससे विशिष्ट औद्योगिक प्रक्रियाओं के लिए तैयार किए गए उत्प्रेरक का निर्माण हो सकता है, जिससे अपशिष्ट और ऊर्जा की खपत कम हो सकती है। दवा विकास में, एंजाइम मिमिक्स का उपयोग रोग से संबंधित प्रोटीन को लक्षित करने या जटिल दवा अणुओं को अधिक कुशलता से संश्लेषित करने के लिए किया जा सकता है।

इन आरएचपी का डिज़ाइन एआई और मशीन लर्निंग के सिद्धांतों का लाभ उठाता है। मेटालोप्रोटीन सक्रिय स्थलों के एक बड़े डेटासेट का विश्लेषण करके, शोधकर्ताओं ने प्रमुख विशेषताओं और संबंधों की पहचान की, जिन्हें बाद में सिंथेटिक पॉलिमर के डिज़ाइन में शामिल किया गया। यह डेटा-संचालित दृष्टिकोण सामग्री विज्ञान और जैव प्रौद्योगिकी में एआई की बढ़ती भूमिका पर प्रकाश डालता है। अध्ययन में कहा गया है, "पॉलीमर की घूर्णी स्वतंत्रता का लाभ उठाने से मोनोमेरिक अनुक्रम विशिष्टता में कमियों को कम किया जा सकता है और पूरे समूह स्तर पर व्यवहार एकरूपता प्राप्त की जा सकती है," जो कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग के माध्यम से पॉलीमर गतिशीलता को समझने के महत्व को दर्शाता है।

हालांकि, चुनौतियां बनी हुई हैं। जबकि आरएचपी एंजाइम जैसी गतिविधि प्रदर्शित करते हैं, उनकी दक्षता और विशिष्टता अभी तक प्राकृतिक एंजाइमों से मेल नहीं खा सकती है। इन पॉलिमर के डिज़ाइन को अनुकूलित करने और विभिन्न संदर्भों में उनकी संभावित अनुप्रयोगों का पता लगाने के लिए आगे शोध की आवश्यकता है। टीम आरएचपी की उत्प्रेरक गतिविधि में सुधार करने और उन प्रतिक्रियाओं की सीमा का विस्तार करने के तरीकों की जांच करने की योजना बना रही है जिन्हें वे उत्प्रेरित कर सकते हैं। वे विकास प्रक्रिया को तेज करते हुए, विभिन्न आरएचपी डिजाइनों के गुणों की भविष्यवाणी करने के लिए एआई के उपयोग की भी खोज कर रहे हैं।

एंजाइम मिमिक्स के रूप में यादृच्छिक हेटरोपॉलिमर का निर्माण बायोइंस्पायर्ड सामग्री विज्ञान में एक महत्वपूर्ण कदम आगे का प्रतिनिधित्व करता है। प्रोटीन इंजीनियरिंग, पॉलीमर रसायन विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता से अंतर्दृष्टि को मिलाकर, शोधकर्ता सिंथेटिक उत्प्रेरक की एक नई पीढ़ी के लिए मार्ग प्रशस्त कर रहे हैं, जिसमें उद्योगों को बदलने और मानव स्वास्थ्य में सुधार करने की क्षमता है।