연구진은 Nature지에 발표된 연구에 따르면 효소를 모방하는 무작위 이종 중합체(RHP)를 개발하여 산업 촉매 작용 및 약물 개발에 혁명을 일으킬 가능성이 있다고 밝혔습니다. 약 1,300개의 금속 단백질의 활성 부위에서 영감을 얻은 연구팀은 단일 용기 합성법을 사용하여 이러한 RHP를 설계하여 단백질과 유사한 미세 환경을 가진 인공 효소를 효과적으로 만들었습니다.
이 연구는 재료 과학 분야의 오랜 과제인 합성 재료를 사용하여 단백질의 복잡한 기능을 복제하는 문제를 해결합니다. 과학자들은 단백질의 구조적 계층 구조를 모방하는 데 상당한 진전을 이루었지만 기능적 유사성을 달성하는 것은 어려운 것으로 입증되었습니다. 연구진은 중합체 내에서 곁사슬의 공간적, 시간적 배열을 신중하게 제어함으로써 단백질의 골격과는 다른 골격을 사용하더라도 단백질의 행동을 복제할 수 있다고 제안합니다.
연구진은 논문에서 "우리는 주요 단량체를 단백질의 기능적 잔기와 동등한 것으로 도입하고 분절 소수성과 같은 주요 단량체 함유 분절의 화학적 특성을 통계적으로 조절합니다."라고 밝혔습니다. 이 접근 방식을 통해 RHP는 유사 활성 부위를 형성하여 주요 단량체에 천연 효소에서 발견되는 것과 유사한 미세 환경을 제공할 수 있습니다.
이 연구의 의미는 광범위합니다. 효소는 의약품 생산에서 오염 물질 분해에 이르기까지 광범위한 산업 공정에서 중요한 촉매입니다. 그러나 천연 효소는 생산 비용이 많이 들 수 있으며 최적으로 기능하려면 특정 조건이 필요한 경우가 많습니다. RHP는 보다 비용 효율적이고 견고할 수 있는 잠재적인 대안을 제공합니다.
또한 이러한 RHP의 설계는 중합체의 회전 자유도를 활용하여 단량체 서열 특이성의 결함을 완화하고 앙상블 수준에서 행동 균일성을 달성합니다. 이는 단량체 서열에 대한 정확한 제어 없이도 복잡한 기능을 달성할 수 있어 합성 공정을 단순화할 수 있음을 시사하기 때문에 중요합니다.
이러한 효소 모방체의 개발은 재료 과학에서 인공 지능의 역할이 커지고 있음을 강조합니다. 연구진은 많은 수의 금속 단백질에서 얻은 데이터를 사용하여 RHP 설계를 안내함으로써 AI가 원하는 특성을 가진 새로운 재료의 발견을 가속화할 수 있음을 입증했습니다. 이 접근 방식은 센서 및 약물 전달 시스템과 같은 다른 기능성 재료의 설계에도 적용될 수 있습니다.
앞으로 연구진은 RHP 설계를 더욱 최적화하고 다양한 분야에서 잠재적인 응용 분야를 탐색할 계획입니다. 여기에는 산업 촉매 작용, 약물 개발 및 환경 정화에서의 사용에 대한 조사가 포함됩니다. 이러한 효소 모방체의 개발은 생체 모방 재료 분야에서 중요한 진전을 나타내며 사회에 혁신적인 영향을 미칠 수 있습니다.
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