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AI द्वारा एंजाइम-अनुकरण करने वाले पॉलिमर का डिज़ाइन: सिंथेटिक सामग्रियों के लिए एक नया युग

शोधकर्ताओं ने यादृच्छिक हेटेरोपॉलिमर (आरएचपी) विकसित किए हैं जो एंजाइमों के कार्य की नकल करते हैं, जिससे प्रोटीन जैसे व्यवहार वाले सिंथेटिक सामग्री बनाने के लिए एक नया दृष्टिकोण मिलता है। नेचर में प्रकाशित अध्ययन में बताया गया है कि लगभग 1,300 मेटालोप्रोटीन के सक्रिय स्थलों से प्राप्त जानकारियों का उपयोग करके इन आरएचपी को कैसे डिज़ाइन किया गया था।

टीम ने पॉलिमर के खंडीय स्तर पर साइडचेन की स्थानिक और अस्थायी व्यवस्था को प्रोग्राम करने पर ध्यान केंद्रित किया, जिनकी रीढ़ की हड्डी का रसायन प्रोटीन से अलग है। यह रणनीति पॉलिमर को प्रभावी ढंग से प्रोटीन व्यवहारों को दोहराने की अनुमति देती है। पॉलिमर में निहित घूर्णी स्वतंत्रता का लाभ उठाकर, शोधकर्ताओं का लक्ष्य मोनोमर अनुक्रम विशिष्टता में सीमाओं को दूर करना और अणुओं के पूरे समूह में एक समान व्यवहार प्राप्त करना था।

शोधकर्ताओं ने अपने प्रकाशन में कहा, "हम प्रमुख मोनोमर्स को प्रोटीन के कार्यात्मक अवशेषों के समकक्ष के रूप में पेश करते हैं और प्रमुख मोनोमर युक्त खंडों की रासायनिक विशेषताओं, जैसे कि खंडीय हाइड्रोफोबिसिटी को सांख्यिकीय रूप से संशोधित करते हैं।" परिणामस्वरूप आरएचपी छद्म-सक्रिय स्थल बनाते हैं, जो प्रमुख मोनोमर्स को प्रोटीन जैसा सूक्ष्म वातावरण प्रदान करते हैं।

इन एंजाइम मिमिक्स का विकास बायोइंस्पायर्ड सामग्रियों में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है। प्रोटीन कार्यों को दोहराने के पारंपरिक दृष्टिकोण अक्सर प्रोटीन की प्राथमिक, माध्यमिक और तृतीयक संरचनाओं की नकल करने पर केंद्रित होते हैं। हालांकि, प्रोटीन फ़ंक्शन के लिए महत्वपूर्ण रासायनिक, संरचनात्मक और गतिशील विषमताओं को प्राप्त करना एक चुनौती बनी हुई है। यह नया दृष्टिकोण बहुलक संरचना के भीतर प्रमुख मोनोमर्स के सांख्यिकीय मॉडुलन पर ध्यान केंद्रित करके इनमें से कुछ चुनौतियों को दरकिनार कर देता है।

इस शोध के निहितार्थ उत्प्रेरण, दवा वितरण और सामग्री विज्ञान सहित विभिन्न क्षेत्रों तक फैले हुए हैं। एंजाइम मिमिक्स संभावित रूप से औद्योगिक प्रक्रियाओं में प्राकृतिक एंजाइमों को प्रतिस्थापित कर सकते हैं, जिससे अधिक स्थिरता और कम उत्पादन लागत मिलती है। दवा वितरण में, इन पॉलिमर को विशिष्ट कोशिकाओं या ऊतकों को लक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है, जिससे चिकित्सीय एजेंटों की प्रभावकारिता बढ़ जाती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के उपयोग ने इन आरएचपी के डिजाइन का मार्गदर्शन करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। मेटालोप्रोटीन के एक बड़े डेटासेट के सक्रिय स्थलों का विश्लेषण करके, शोधकर्ता प्रमुख संरचनात्मक और रासायनिक विशेषताओं की पहचान करने में सक्षम थे जो एंजाइम फ़ंक्शन में योगदान करते हैं। इस डेटा-संचालित दृष्टिकोण ने उन्हें विशिष्ट उत्प्रेरक गुणों वाले पॉलिमर को तर्कसंगत रूप से डिजाइन करने की अनुमति दी।

"वन-पॉट सिंथेसिस" की अवधारणा भी इस विकास के लिए केंद्रीय है, जो एक ऐसी रणनीति को संदर्भित करती है जहां वांछित उत्पाद बनाने के लिए सभी आवश्यक घटकों को एक ही प्रतिक्रिया पोत में मिलाया जाता है। यह विनिर्माण प्रक्रिया को सरल करता है और कई शुद्धिकरण चरणों की आवश्यकता को कम करता है।

आगे देखते हुए, शोधकर्ताओं की योजना इन आरएचपी के डिजाइन को और परिष्कृत करने और विभिन्न क्षेत्रों में उनके संभावित अनुप्रयोगों का पता लगाने की है। भविष्य का काम इन एंजाइम मिमिक्स की उत्प्रेरक दक्षता में सुधार और सब्सट्रेट की उनकी सीमा का विस्तार करने पर केंद्रित होगा। टीम का लक्ष्य बहुलक संरचना के भीतर मोनोमर्स की स्थानिक व्यवस्था को नियंत्रित करने के लिए नए तरीके विकसित करना भी है, जिससे और भी अधिक परिष्कृत और कार्यात्मक सामग्री बन सकती है।

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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