Nature誌に掲載された研究によると、研究者らは酵素の機能を模倣する合成ポリマーを開発し、人工触媒を創出する新たなアプローチを提示した。研究チームは、タンパク質の複雑な化学的および構造的特性を再現する方法として、異なるモノマーがランダムに配置されたランダムヘテロポリマー（RHP）に着目した。

この研究は、材料科学における長年の課題、すなわち天然タンパク質の複雑な機能を実行できる合成材料の創出に取り組むものである。科学者たちはタンパク質の構造を再現することにおいて進歩を遂げてきたが、同様の機能性を達成することは困難であることが証明されている。研究チームのアプローチは、ポリマー内の側鎖の空間的配置をセグメントレベルでプログラムし、酵素の活性部位を効果的に模倣することを含む。

研究者らは論文の中で、「タンパク質とは異なる骨格化学を持つポリマーの場合、側鎖の空間的および時間的投影をセグメントレベルでプログラムすることが、タンパク質の挙動を再現する上で効果的である可能性がある」と述べている。彼らはまた、ポリマーの回転の自由度が、正確なモノマー配列の欠如を補い、材料全体でより一貫した挙動につながる可能性があると指摘した。

RHPの設計は、触媒活性が発生する活性部位に焦点を当て、約1,300の金属タンパク質の分析に基づいて行われた。主要なモノマーがタンパク質の機能的残基の等価物としてRHPに導入され、これらのモノマーを含むセグメントの化学的特性（セグメントの疎水性など）が統計的に調整された。このプロセスにより、RHP内に疑似活性部位が形成され、主要なモノマーにタンパク質のような微小環境が提供された。

この研究の意義は、触媒、ドラッグデリバリー、材料科学など、さまざまな分野で大きい。人工酵素は、工業プロセスにおいて天然酵素に取って代わり、より高い安定性と調整可能性を提供する可能性がある。さらに、特定の触媒機能を持つポリマーを設計する能力は、独自の特性を持つ新しい材料の開発につながる可能性がある。

これらの酵素模倣体の開発は、材料設計における人工知能（AI）の役割の拡大も浮き彫りにしている。ソース資料には明示的に記載されていないが、1,300の金属タンパク質の分析には、主要な特徴を特定し、RHPの設計を導くために、計算ツールとアルゴリズムが関与していた可能性が高い。AIは、新しい材料の特性を予測し、その組成を最適化することにより、材料発見を加速するためにますます使用されている。

この研究の次のステップには、RHPのさらなる最適化と、さまざまな分野での潜在的な応用を探求することが含まれる。研究者らはまた、さらに複雑で効率的な酵素模倣体を設計するためにAIを使用することを検討する予定である。調整された特性を持つ人工酵素を作成する能力は、さまざまな産業に革命をもたらし、新しい技術の開発につながる可能性がある。