Nature誌に掲載された研究によると、研究者たち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供しています。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）に着目しました。

科学者たちは、約1,300の金属タンパク質の活性部位からヒントを得て、RHPを設計しました。彼らは、タンパク質に見られる機能性残基と同等の機能を持つ重要なモノマーを組み込み、ワンポット合成法を用いてこれらのポリマーを作製しました。分節的疎水性など、これらの重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制御することにより、研究者たちはタンパク質のような微小環境を提供する疑似活性部位を作製することができました。

研究者たちは論文の中で、「タンパク質とは異なる骨格化学を持つポリマーの場合、セグメントレベルで側鎖の空間的および時間的投影を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」と述べています。彼らはまた、ポリマーの回転自由度が正確なモノマー配列の欠如を補い、ポリマーの集合全体で一貫した挙動につながる可能性があると指摘しました。

これらの酵素模倣体の開発は、医学、材料科学、環境修復を含むさまざまな分野に大きな影響を与える可能性があります。人工酵素は、工業プロセスにおける化学反応を触媒したり、新しい薬物療法を開発したり、環境中の汚染物質を分解したりするために使用できる可能性があります。

この研究は、生物システムに見られる複雑な機能を再現しようとする、バイオインスパイアード材料への関心の高まりを浮き彫りにしています。これまでの取り組みは、タンパク質の一次、二次、三次構造の再現に焦点が当てられてきましたが、今回の研究は、タンパク質のような機能を達成するためには、化学的、構造的、動的な不均一性が重要であることを強調しています。

人工酵素を作製する上での課題の1つは、天然酵素と同じレベルの特異性と効率を達成することです。天然酵素は、特定の反応を正確に触媒するために、何百万年もの年月をかけて進化してきました。この分野では、AIと機械学習の利用がますます重要になっており、研究者が望ましい特性を持つ合成酵素を設計および最適化するのに役立っています。AIアルゴリズムは、タンパク質の構造と機能に関する膨大な量のデータを分析して、触媒活性に寄与する重要な特徴を特定できます。これらの特徴は、合成ポリマーの設計に組み込むことができます。

研究者たちは、RHPやその他の酵素模倣体のさらなる開発が、性能と汎用性が向上した次世代の触媒につながる可能性があると考えています。今後の研究では、これらのポリマーの設計と合成の改善、およびさまざまな分野での潜在的な応用を探求することに焦点が当てられるでしょう。研究チームは、AI駆動型の手法を用いてRHPの設計をさらに洗練させ、触媒活性を最適化することを計画しています。