शोधकर्ताओं ने यादृच्छिक हेटेरोपॉलिमर (आरएचपी) विकसित किए हैं जो एंजाइमों 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 ये सिंथेटिक पॉलिमर, जिन्हें एक-पॉट संश्लेषण के माध्यम से बनाया गया है, प्रमुख मोनोमर्स को रणनीतिक रूप से रखकर प्रोटीन के कार्यों को दोहरा सकते हैं ताकि छद्म-सक्रिय साइटें बन सकें।

लगभग 1,300 मेटालोप्रोटीन के सक्रिय साइट विश्लेषण से प्रेरित होकर, टीम ने प्रमुख मोनोमर्स वाले खंडों की रासायनिक विशेषताओं, जैसे कि खंडीय हाइड्रोफोबिसिटी को सांख्यिकीय रूप से संशोधित करने के लिए आरएचपी को डिज़ाइन किया। यह दृष्टिकोण आरएचपी को इन मोनोमर्स के लिए प्रोटीन जैसा सूक्ष्म वातावरण प्रदान करने की अनुमति देता है, जिससे वे एंजाइम की तरह कार्य कर सकते हैं। लेखकों ने पेपर में कहा, "हमारा मानना 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।"

इन एंजाइमों की नकल का निर्माण सिंथेटिक रसायन विज्ञान में एक लंबे समय से चली आ रही चुनौती का समाधान करता है: गैर-प्रोटीन सामग्री का उपयोग करके प्रोटीन के जटिल कार्यों को दोहराना। जबकि वैज्ञानिकों ने प्रोटीन संरचना के पहलुओं को सफलतापूर्वक दोहराया है, प्रोटीन की अंतर्निहित विषमता के कारण कार्यात्मक समानता प्राप्त करना मुश्किल बना हुआ है। शोधकर्ताओं का मानना है कि पॉलिमर की घूर्णी स्वतंत्रता का लाभ उठाकर, वे मोनोमेरिक अनुक्रम विशिष्टता में सीमाओं को दूर कर सकते हैं और ensemble स्तर पर एक समान व्यवहार प्राप्त कर सकते हैं।

इस शोध के दूरगामी निहितार्थ हैं। पारंपरिक एंजाइम उत्पादन अक्सर जैविक प्रणालियों पर निर्भर करता है, जो महंगा और स्केल करने में मुश्किल हो सकता है। दूसरी ओर, आरएचपी को एक प्रयोगशाला में संश्लेषित किया जा सकता है, जो संभावित रूप से अधिक कुशल और लागत प्रभावी विकल्प प्रदान करता है। इससे विभिन्न क्षेत्रों में प्रगति हो सकती है, जिसमें औद्योगिक उत्प्रेरण शामिल है, जहां एंजाइमों का उपयोग रासायनिक प्रतिक्रियाओं को गति देने के लिए किया जाता है, और दवा विकास, जहां एंजाइम दवा डिजाइन और वितरण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

आरएचपी का विकास सामग्री विज्ञान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की बढ़ती भूमिका को भी उजागर करता है। एआई एल्गोरिदम सिंथेटिक सामग्रियों में दोहराई जा सकने वाली प्रमुख विशेषताओं की पहचान करने के लिए प्रोटीन संरचनाओं और कार्यों के विशाल डेटासेट का विश्लेषण कर सकते हैं। यह डेटा-संचालित दृष्टिकोण खोज प्रक्रिया को तेज करता है और शोधकर्ताओं को विशिष्ट गुणों और कार्यों वाली सामग्री डिजाइन करने की अनुमति देता है।

आगे देखते हुए, शोधकर्ताओं ने आरएचपी के डिजाइन को और अनुकूलित करने और विभिन्न उद्योगों में उनके संभावित अनुप्रयोगों का पता लगाने की योजना बनाई है। उनका लक्ष्य इन सामग्रियों के डिजाइन और संश्लेषण में सहायता के लिए नए एआई उपकरण विकसित करना भी है। अंतिम लक्ष्य आरएचपी की एक लाइब्रेरी बनाना है जिसका उपयोग व्यापक अनुप्रयोगों में प्राकृतिक एंजाइमों को बदलने या बढ़ाने के लिए किया जा सकता है।