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 बताया गया है कि कैसे इन रैंडम हेटरोपॉलिमर (आरएचपी) को मेटलोप्रोटीन के सक्रिय स्थलों को दोहराने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जिससे एक-पॉट संश्लेषण के माध्यम से प्रोटीन जैसे सूक्ष्म वातावरण प्राप्त हुए।

लगभग 1,300 मेटलोप्रोटीन सक्रिय स्थलों के विश्लेषण द्वारा निर्देशित टीम ने आरएचपी के भीतर प्रमुख मोनोमर युक्त खंडों की रासायनिक विशेषताओं को सांख्यिकीय रूप से संशोधित करने पर ध्यान केंद्रित किया, जिसमें खंडीय हाइड्रोफोबिसिटी भी शामिल है। इस दृष्टिकोण ने उन्हें एंजाइमेटिक कार्यों को करने में सक्षम छद्म-सक्रिय साइटें बनाने की अनुमति दी। शोधकर्ताओं ने अपने पेपर में कहा, "हमारा प्रस्ताव है कि प्रोटीन से अलग बैकबोन रसायन विज्ञान वाले पॉलिमर के लिए, खंडीय स्तर पर साइडचेन के स्थानिक और लौकिक अनुमानों को प्रोग्राम करना प्रोटीन व्यवहारों को दोहराने में प्रभावी हो सकता है।"

इस शोध का महत्व सिंथेटिक सामग्री डिजाइन में सीमाओं को दूर करने में निहित है। जबकि प्रोटीन की जटिल श्रेणीबद्ध संरचना को दोहराना एक लंबे समय से चला आ रहा लक्ष्य रहा है, कार्यात्मक समानता प्राप्त करना मुश्किल साबित हुआ है। शोधकर्ताओं ने मोनोमेरिक अनुक्रम विशिष्टता में कमियों की भरपाई के लिए पॉलिमर की घूर्णी स्वतंत्रता का लाभ उठाकर इसे संबोधित किया, जिसके परिणामस्वरूप ensemble स्तर पर समान व्यवहार हुआ।

एंजाइम-नकल करने वाले आरएचपी के निहितार्थ दूरगामी हैं। पारंपरिक एंजाइमों का उत्पादन अक्सर महंगा होता है और वे पर्यावरणीय परिस्थितियों के प्रति संवेदनशील होते हैं। ये सिंथेटिक नकल विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए संभावित रूप से अधिक मजबूत और लागत प्रभावी विकल्प प्रदान करते हैं। अध्ययन में कहा गया है, "परिणामी आरएचपी छद्म-सक्रिय साइटें बनाते हैं जो प्रमुख मोनोमर्स को प्रोटीन जैसे सूक्ष्म वातावरण प्रदान करते हैं," प्राकृतिक एंजाइमों के कार्यात्मक पहलुओं को दोहराने में प्राप्त सटीकता पर प्रकाश डालते हैं।

इस विकास में एआई ने महत्वपूर्ण भूमिका निभाई, विशेष रूप से मेटलोप्रोटीन सक्रिय स्थलों के विशाल डेटासेट का विश्लेषण करने में। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग प्रमुख संरचनात्मक और रासायनिक विशेषताओं की पहचान करने के लिए किया गया जो एंजाइमेटिक गतिविधि में योगदान करते हैं। इस डेटा-संचालित दृष्टिकोण ने शोधकर्ताओं को उन्नत उत्प्रेरक गुणों के साथ आरएचपी को तर्कसंगत रूप से डिजाइन करने में सक्षम बनाया। सामग्री विज्ञान में एआई का उपयोग एक बढ़ती प्रवृत्ति है, जो अनुरूप कार्यक्षमताओं वाली उपन्यास सामग्रियों की खोज को गति प्रदान करती है।

आगे देखते हुए, शोधकर्ताओं ने आरएचपी के डिजाइन को और अनुकूलित करने और विभिन्न उत्प्रेरक प्रतिक्रियाओं में उनके अनुप्रयोग का पता लगाने की योजना बनाई है। इन एंजाइम नकल का विकास जैविक प्रणालियों की जटिलता और कार्यक्षमता के साथ कृत्रिम प्रणालियों के निर्माण की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है। इससे स्थायी रसायन विज्ञान, व्यक्तिगत चिकित्सा और पर्यावरणीय उपचार जैसे क्षेत्रों में सफलता मिल सकती है।