नेचर में प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार, शोधकर्ताओं ने यादृच्छिक हेटरोपॉलीमर (आरएचपी) विकसित किए हैं जो एंजाइमों की नकल करते हैं, जिससे औद्योगिक उत्प्रेरण और दवा विकास में क्रांति आने की संभावना है। लगभग 1,300 मेटालोप्रोटीन के सक्रिय स्थलों से प्रेरणा लेते हुए, टीम ने एक-पॉट संश्लेषण विधि का उपयोग करके इन आरएचपी को डिज़ाइन किया, जिससे प्रभावी रूप से कृत्रिम एंजाइम बनाए गए।

इस नवाचार की कुंजी महत्वपूर्ण मोनोमर्स वाले खंडों की रासायनिक विशेषताओं को सांख्यिकीय रूप से नियंत्रित करने की क्षमता में निहित है, जो प्रोटीन में पाए जाने वाले कार्यात्मक अवशेषों की नकल करते हैं। इसमें इन प्रमुख मोनोमर्स के चारों ओर प्रोटीन जैसे सूक्ष्म वातावरण बनाने के लिए खंडीय हाइड्रोफोबिसिटी को संशोधित करना शामिल है, जो अनिवार्य रूप से छद्म-सक्रिय स्थल बनाते हैं। शोधकर्ताओं का प्रस्ताव है कि खंडीय स्तर पर साइडचेन के स्थानिक और लौकिक अनुमानों को प्रोग्राम करने का यह दृष्टिकोण प्रोटीन व्यवहारों को प्रभावी ढंग से दोहरा सकता है, भले ही प्रोटीन की तुलना में अलग बैकबोन रसायन वाले पॉलिमर के साथ भी।

अध्ययन के प्रमुख लेखक डॉ. [Insert Fictional Lead Researcher Name] ने समझाया, "हम अनिवार्य रूप से मोनोमर अनुक्रम विशिष्टता में सीमाओं को दूर करने के लिए पॉलिमर की घूर्णी स्वतंत्रता का लाभ उठा रहे हैं।" "यह हमें ensemble स्तर पर एक समान व्यवहार प्राप्त करने की अनुमति देता है।"

इन एंजाइम मिमिक्स का विकास सामग्री विज्ञान में एक लंबे समय से चली आ रही चुनौती का समाधान करता है: सिंथेटिक रूप से प्रोटीन के जटिल कार्यों को दोहराना। जबकि वैज्ञानिकों ने प्रोटीन की प्राथमिक, द्वितीयक और तृतीयक संरचनाओं को दोहराने में प्रगति की है, कार्यात्मक विषमता को प्राप्त करना जो उनकी उत्प्रेरक गतिविधि को चलाती है, मायावी बनी हुई है। नया दृष्टिकोण सटीक मोनोमर अनुक्रमण की आवश्यकता को दरकिनार करता है, इसके बजाय पॉलिमर श्रृंखला के भीतर मोनोमर वितरण के सांख्यिकीय नियंत्रण पर निर्भर करता है।

इस शोध के निहितार्थ दूरगामी हैं। पारंपरिक एंजाइम संश्लेषण जटिल और महंगा है। एक सरल एक-पॉट विधि के माध्यम से संश्लेषित आरएचपी, संभावित रूप से सस्ता और अधिक स्केलेबल विकल्प प्रदान करते हैं। इससे फार्मास्यूटिकल्स से लेकर बायोफ्यूल तक विभिन्न उद्योगों में महत्वपूर्ण लागत में कमी आ सकती है।

इसके अलावा, इस अध्ययन में उपयोग किए गए डिज़ाइन सिद्धांतों को अनुरूप उत्प्रेरक गुणों वाले एंजाइम मिमिक्स की एक विस्तृत श्रृंखला बनाने के लिए लागू किया जा सकता है। प्रमुख मोनोमर्स की रासायनिक विशेषताओं को सावधानीपूर्वक चुनकर और संशोधित करके, शोधकर्ता संभावित रूप से विशिष्ट रासायनिक प्रतिक्रियाओं के लिए उत्प्रेरक डिजाइन कर सकते हैं, जिससे दवा की खोज और सामग्री संश्लेषण के लिए नए रास्ते खुल सकते हैं।

अध्ययन सामग्री विज्ञान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की बढ़ती भूमिका पर भी प्रकाश डालता है। शोधकर्ताओं ने मेटालोप्रोटीन के सक्रिय स्थलों का विश्लेषण करने और अपने एंजाइम मिमिक्स के लिए प्रमुख डिजाइन सिद्धांतों की पहचान करने के लिए एआई एल्गोरिदम का उपयोग किया। यह दर्शाता है कि कैसे एआई वांछित कार्यात्मकताओं के साथ नई सामग्रियों की खोज और विकास को गति दे सकता है।

एआई-संचालित सामग्री खोज के विशेषज्ञ डॉ. [Insert Fictional AI Expert Name] ने कहा, "एआई सामग्री वैज्ञानिकों के लिए एक अनिवार्य उपकरण बनता जा रहा है।" "यह हमें बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और उन पैटर्नों की पहचान करने की अनुमति देता है जिन्हें मैन्युअल रूप से पता लगाना असंभव होगा।"

इस शोध के अगले चरणों में आरएचपी के डिजाइन को अनुकूलित करना और विभिन्न उत्प्रेरक प्रतिक्रियाओं में उनके प्रदर्शन का परीक्षण करना शामिल है। शोधकर्ता डिजाइन प्रक्रिया को और परिष्कृत करने और और भी अधिक कुशल एंजाइम मिमिक्स बनाने के लिए एआई का उपयोग करने की संभावना भी तलाश रहे हैं। टीम इन आरएचपी की दीर्घकालिक स्थिरता और पुनर्चक्रण क्षमता की जांच करने की योजना बना रही है, जो औद्योगिक सेटिंग्स में उनके व्यावहारिक अनुप्रयोग के लिए महत्वपूर्ण कारक हैं।