शोधकर्ताओं ने सिंथेटिक पॉलिमर विकसित किए हैं जो एंजाइमों के कार्य की नकल करते हैं, जिससे कृत्रिम उत्प्रेरक बनाने के लिए एक नया दृष्टिकोण मिलता है। नेचर में प्रकाशित अध्ययन में, यह बताया गया है कि कैसे इन यादृच्छिक हेटरोपॉलिमर (आरएचपी) को मेटालोप्रोटीन के सक्रिय स्थलों को दोहराने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जिससे संभावित रूप से चिकित्सा और सामग्री विज्ञान सहित विभिन्न क्षेत्रों में प्रगति हो सकती है।

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, इन मोनोमर युक्त खंडों की रासायनिक विशेषताओं को नियंत्रित करने के लिए सांख्यिकीय रूप से संशोधित किए गए थे, जिसमें खंडीय हाइड्रोफोबिसिटी भी शामिल है। इस संशोधन ने आरएचपी को छद्म-सक्रिय स्थल बनाने की अनुमति दी, जिससे प्रमुख मोनोमर को प्रोटीन जैसा सूक्ष्म वातावरण मिला।

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 व्यवहारों को दोहराने में प्रभावी हो सकता है।" उन्होंने यह भी उल्लेख किया कि पॉलिमर श्रृंखलाओं की घूर्णी स्वतंत्रता मोनोमर अनुक्रम विशिष्टता में सीमाओं को दूर करने में मदद करती है, जिससे पॉलिमर के पूरे समूह में एक समान व्यवहार प्राप्त होता है।

इन एंजाइम मिमिक्स का विकास सिंथेटिक रूप से प्रोटीन कार्यों को दोहराने में एक लंबे समय से चली आ रही चुनौती का समाधान करता है। जबकि पिछले प्रयासों ने प्राथमिक से लेकर तृतीयक तक प्रोटीन की श्रेणीबद्ध संरचना को दोहराने पर ध्यान केंद्रित किया है, जटिल कार्यों के लिए आवश्यक रासायनिक, संरचनात्मक और गतिशील विषमता को प्राप्त करना मुश्किल बना हुआ है। यह नया दृष्टिकोण प्रोटीन व्यवहार की नकल करने के लिए साइडचेन की स्थानिक व्यवस्था को प्रोग्राम करने पर केंद्रित है।

इस शोध के दूरगामी निहितार्थ हैं। एंजाइम मिमिक्स संभावित रूप से औद्योगिक प्रक्रियाओं में प्राकृतिक एंजाइमों को प्रतिस्थापित कर सकते हैं, जिससे अधिक स्थिरता और नियंत्रण मिलेगा। इनका उपयोग दवा वितरण प्रणालियों, बायो सेंसर और अन्य अनुप्रयोगों में भी किया जा सकता है जहां सटीक उत्प्रेरक गतिविधि की आवश्यकता होती है।

इन आरएचपी का डिज़ाइन मेटालोप्रोटीन के विश्लेषण द्वारा सूचित किया गया था, जो धातु आयनों वाले प्रोटीन हैं जो उनके कार्य में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इन प्रोटीनों के सक्रिय स्थलों को समझकर, शोधकर्ता प्रमुख मोनोमर की पहचान करने और आरएचपी को डिज़ाइन करने में सक्षम थे जो उनके कार्य को दोहरा सकते थे। खंडीय हाइड्रोफोबिसिटी का सांख्यिकीय संशोधन भी महत्वपूर्ण था, क्योंकि इसने शोधकर्ताओं को सक्रिय स्थल के आसपास के सूक्ष्म वातावरण को ठीक से ट्यून करने की अनुमति दी।

सामग्री विज्ञान में एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग तेजी से प्रचलित हो रहा है, जो विशिष्ट गुणों वाली नई सामग्रियों के डिजाइन और खोज में सहायता करता है। इस मामले में, मेटालोप्रोटीन के एक बड़े डेटासेट के विश्लेषण में संभवतः उन पैटर्न और संबंधों की पहचान करने के लिए कम्प्यूटेशनल उपकरणों का उपयोग शामिल था जिन्हें मैन्युअल रूप से समझना मुश्किल होता। यह वैज्ञानिक खोज को गति देने में एआई की बढ़ती भूमिका पर प्रकाश डालता है।

इस शोध के अगले चरणों में आरएचपी का और अनुकूलन और विभिन्न अनुप्रयोगों में उनके प्रदर्शन का परीक्षण शामिल है। शोधकर्ताओं ने एंजाइम मिमिक्स की एक विस्तृत श्रृंखला बनाने के लिए विभिन्न मोनोमर और संश्लेषण विधियों के उपयोग का पता लगाने की भी योजना बनाई है। दीर्घकालिक लक्ष्य सिंथेटिक उत्प्रेरक की एक लाइब्रेरी विकसित करना है जिसे विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप बनाया जा सके, जो रसायनज्ञों और इंजीनियरों के लिए एक शक्तिशाली नया उपकरण प्रदान करे।