ラトガース大学の研究によると、DNAやタンパク質の自然分解に着想を得たプラスチック製造への新たなアプローチは、合成ポリマーの寿命に革命をもたらす可能性がある。化学者の于偉（Yuwei Gu）氏が率いる科学者チームは、使用中は耐久性を維持するが、意図された目的の後には自然に分解するようにトリガーできるプラスチックを開発した。

最近の研究で詳述されたこの画期的な技術は、数日から数年までの分解速度を正確に制御することを可能にし、光または単純な化学的シグナルによって開始することができる。Gu氏が着想を得たのは、ベアーマウンテン州立公園をハイキング中に、持続的なプラスチック廃棄物と有機物の自然分解との著しいコントラストを観察したときだった。この観察から、彼は合成プラスチックにおいて天然ポリマーの構造的特徴を模倣することを模索するようになった。

「重要なのは、特定の条件下で分解しやすい特定の化学結合を組み込むことです」とGu氏は説明する。「これらの結合を注意深く設計することで、プラスチックがいつ、どのように分解するかを制御できます。」この制御は、プラスチックの構造内に特定の「トリガー」分子を埋め込むことによって実現される。これらの分子は、特定の刺激にさらされると、ポリマー鎖を分解する一連の反応を開始する。

この技術の影響は広範囲に及び、食品包装から医薬品のデリバリーまで、さまざまな分野に影響を与える可能性がある。寿命を重視して設計された現在のプラスチックは、自然分解に対する耐性があるため、環境汚染に大きく貢献している。この新しいアプローチは、必要なときには耐久性があり、安全かつ効率的に分解するようにプログラムできるプラスチックを作成することで、解決策を提供する。

この開発は、マイクロプラスチック汚染に関する懸念にも対処する。従来のプラスチックが分解すると、多くの場合、環境中に残留し、食物連鎖に入る可能性のある微細な粒子に断片化される。この新しい技術は、プラスチックが無害な副産物に分解されるようにすることで、これを軽減することを目的としている。

「プログラム可能な分解」という概念は完全に新しいものではないが、ラトガース大学のチームのアプローチは、制御と汎用性の点で大きな進歩をもたらす。以前の試みでは、分解を開始するために、高温や過酷な化学物質などの極端な条件に頼ることが多かった。この新しい方法は、より穏やかで環境に優しいトリガーを可能にする。

次のステップは、生産プロセスをスケールアップし、実際のアプリケーションでプラスチックをテストすることである。研究者たちはまた、AIと機械学習を使用して、これらの分解性プラスチックの設計を最適化することを模索している。化学構造と分解経路の膨大なデータセットでAIモデルをトレーニングすることにより、新しい改良された材料の発見を加速させたいと考えている。

「AIは、特定のアプリケーションに最適なモノマーとトリガーの組み合わせを特定する上で重要な役割を果たすことができると信じています」と、研究チームのメンバーは述べている。「これにより、さまざまな業界の独自の要件を満たすように、プラスチックの分解特性を調整することができます。」

この研究は、学術界と産業界の両方から注目を集めており、協力関係が視野に入っている。チームは、この技術が、プラスチックがもはや持続的な環境負荷ではない、より持続可能な未来への道を開くことを願っている。