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、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、タンパク質とは異なり、異なる化学構造を持つ骨格を持ちながらも、側鎖を戦略的に配置することでタンパク質の挙動を再現するランダムヘテロポリマー（RHP）の作成に焦点を当てた。

約1,300の金属タンパク質活性部位の分析に基づき、研究チームはワンポット合成によってRHPを設計した。主要なモノマーを機能的なタンパク質残基の等価物として導入し、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）を統計的に調整した。このプロセスにより、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した。

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、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」と述べている。また、ポリマーの回転自由度は、モノマー配列特異性の欠如を補うことができ、集合レベルで均一な挙動につながる可能性があるとも指摘した。

これらの酵素模倣体の開発は、さまざまな産業に大きな影響を与える。従来の酵素は非常に効率的である一方で、脆弱で生産コストが高いことが多い。一方、RHPは、より高い安定性と低い生産コストの可能性を提供し、産業触媒、医薬品合成、その他の用途にとって魅力的な代替手段となる。

これらのRHPの設計は、AIと機械学習の原則を活用している。研究者らは、金属タンパク質活性部位の膨大なデータセットを分析することにより、合成ポリマーで再現できる主要な特徴とパターン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、材料科学と化学工学におけるAIの役割の拡大を浮き彫りにしている。

プリンストン大学の化学工学教授であり、本研究には関与していないエミリー・カーター博士は、「これらのポリマーの設計をAIで誘導することは、ゲームチェンジャーだ」と述べている。「これにより、はるかに幅広い可能性を探求し、従来の方法では発見できなかった解決策を特定できる。」

この研究の社会的影響は広範囲に及ぶ。より効率的で持続可能な産業プロセスは、廃棄物と汚染の削減につながる可能性がある。新しい医薬品や治療法の開発が加速され、満たされていない医療ニーズに対応できる可能性がある。しかし、合成ポリマーの広範な使用に関連する潜在的なリスク、例えば、環境への影響や潜在的な毒性についても考慮することが重要である。

研究者らは現在、RHPの設計を最適化し、さまざまな分野での応用を探求することに焦点を当てている。また、これらの材料の大規模生産方法の開発にも取り組んでおり、これは広範な採用にとって重要となる。次のステップは、RHPを実際のアプリケーションでテストし、従来の酵素と比較してその性能を評価することである。今後の研究では、これらの合成ポリマーの長期的な安定性と環境への影響についても焦点を当てる。