Nature誌に掲載された研究によると、研究者らは酵素を模倣するランダムヘテロポリマー（RHP）を開発し、産業触媒や医薬品開発に革命をもたらす可能性があるという。研究チームは、約1,300の金属タンパク質の活性部位からヒントを得て、ワンポット合成法を用いてこれらのRHPを設計し、効果的に人工酵素を作り出した。

この研究は、材料科学における長年の課題、すなわち合成材料を用いてタンパク質の複雑な機能を再現することに取り組んでいる。科学者たちはタンパク質の構造的階層を模倣することに成功しているが、天然酵素に固有の複雑な化学的、構造的、動的な不均一性のため、機能的な類似性を達成することは困難であることが証明されている。研究者らは、ポリマー中の側鎖の空間的および時間的配置を注意深く制御することで、タンパク質とは異なる骨格化学であっても、タンパク質の挙動を効果的に再現できると提案している。

彼らのアプローチの鍵は、セグメントの疎水性など、主要なモノマーを含むセグメントの化学的特性を統計的に調整することにある。これにより、RHPは疑似活性部位を形成し、主要なモノマーにタンパク質のような微小環境を提供することができる。研究者らは論文の中で、「我々は、タンパク質の機能的残基に相当するものとして、主要なモノマーを導入する」と述べ、彼らの設計の生体模倣的な性質を強調している。

この開発は、さまざまな分野に大きな影響を与える。酵素は、食品生産からバイオ燃料合成まで、産業プロセスで広く使用されている。合成酵素模倣体は、安定性の向上、製造コストの削減、天然酵素が分解する過酷な環境での機能性などの利点を提供する可能性がある。さらに、特定の触媒活性を持つ酵素模倣体を設計する能力は、医薬品の発見と開発を加速させる可能性がある。

ランダムヘテロポリマーを用いて酵素を模倣するという概念は、人工知能の原理、特にタンパク質構造の大規模データセットの分析を活用している。研究者らは、数千の金属タンパク質の活性部位を分析することにより、合成ポリマーに変換できる主要な特徴と設計原理を特定することができた。このデータ駆動型のアプローチは、材料科学におけるAIの役割の拡大を強調しており、研究者は前例のない特性を持つ新しい材料を発見し、設計することができる。

しかし、課題は残っている。RHPは有望な酵素のような活性を示したが、その触媒効率はまだ天然酵素に匹敵しない可能性がある。RHPの性能を向上させるためには、その設計と合成を最適化するためのさらなる研究が必要である。さらに、これらの材料の長期的な安定性と生体適合性は、産業または生物医学的用途で広く採用される前に、徹底的に評価する必要がある。

研究者らは現在、RHPの触媒活性と選択性をさらに高めるために、さまざまなモノマーの組み合わせと合成方法を検討することに焦点を当てている。彼らはまた、モノマーの組成と配列に基づいてRHPの特性を予測するためにAIを使用する可能性を調査しており、これは設計プロセスを大幅に加速させる可能性がある。これらの酵素模倣体の開発は、調整された機能を持つ生体触発材料の作成に向けた重要なステップであり、持続可能な化学と高度な材料設計のための新たな可能性を開くものである。