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、Nature誌に掲載された新しい研究によると、産業触媒および医薬品開発に革命をもたらす可能性がある。研究チームは、タンパク質とは異なり、異なる化学構造の骨格を持つが、側鎖の配置を注意深く制御することでタンパク質の挙動を再現することに成功したランダムヘテロポリマー（RHP）の作成に焦点を当てた。

研究者たちは、これらのRHPを設計するために、約1,300の金属タンパク質の活性部位からインスピレーションを得た。彼らは、タンパク質に見られる機能的残基と同等の役割を果たす特定のモノマーを導入するワンポット合成法を用いた。これらの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より、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成することができた。このアプローチにより、RHPは酵素模倣物として機能すると研究は示唆している。

合成酵素模倣物を作成する能力は、材料科学における重要な課題に対処する。科学者たちはタンパク質の構造的複雑さを再現することに成功しているが、その機能的な不均一性を達成することは依然として困難であった。この研究は、ポリマー中のセグメントレベルで側鎖の空間的および時間的配置をプログラムすることにより、タンパク質のような挙動を達成できることを示唆している。さらに、ポリマーに固有の回転の自由度は、正確なモノマー配列特異性の欠如を補うことができ、ポリマーの集合全体で均一な挙動につながる。

「このアプローチは、機能性材料の設計に新たな道を開くと信じています」と、研究の筆頭著者は述べている。「タンパク質の活性部位の原理を活用し、それを合成ポリマーに適用することで、調整された特性を持つ触媒を作成できます。」

この研究の意義は、さまざまな分野に及ぶ。産業触媒では、RHPは従来の酵素よりも堅牢で費用対効果の高い代替手段を提供する可能性がある。医薬品開発では、特定の生物学的プロセスを標的とする新しい治療薬の作成に使用できる。金属タンパク質の活性部位の分析におけるAIの使用は、設計プロセスにおいて非常に重要であった。機械学習アルゴリズムは、酵素活性に寄与する主要な構造的および化学的特徴を特定するために使用され、それがモノマーの選択とRHPにおけるそれらの配置に役立った。

この分野の専門家は、この開発を大きな進歩と見なしている。「これは、酵素機能を模倣するための巧妙なアプローチです」と、化学工学の教授であるエミリー・カーター博士は述べている。「ランダムヘテロポリマーを使用することで、従来のタンパク質工学では達成が難しいレベルの柔軟性と調整可能性が可能になります。」

研究者たちの次のステップは、特定の用途向けにRHPの設計を最適化し、実際の環境での使用の可能性を探ることである。彼らはまた、AIを使用して設計プロセスをさらに洗練し、触媒活性を高めることができるモノマーの新しい組み合わせを発見することを計画している。研究チームはまた、RHPの合成をスケールアップして、産業用途でよりアクセスしやすくすることに取り組んでいる。