연구진이 효소를 모방하는 무작위 이종 중합체(RHP)를 개발하여 산업 촉매 작용 및 약물 개발에 혁신을 가져올 가능성을 제시했습니다. Nature지에 발표된 이번 연구에서 연구팀은 약 1,300개의 금속 단백질의 활성 부위에서 영감을 얻어 단일 용기 방식으로 이러한 효소 모방체를 합성했습니다.

핵심 혁신은 주요 단량체를 포함하는 세그먼트의 화학적 특성을 통계적으로 조절하여 단백질과 유사한 미세 환경을 제공하는 유사 활성 부위를 효과적으로 생성하는 능력에 있습니다. 이 접근 방식은 단백질의 화학적, 구조적, 역동적 이질성에 깊이 뿌리내린 단백질 기능을 합성적으로 복제하는 데 있어 오랜 과제를 해결합니다.

연구진은 논문에서 "단백질과 다른 골격 화학 구조를 가진 중합체의 경우, 세그먼트 수준에서 곁사슬의 공간적 및 시간적 투영을 프로그래밍하는 것이 단백질 행동을 복제하는 데 효과적일 수 있다고 제안합니다."라고 밝혔습니다. 그들은 또한 중합체의 회전 자유도를 활용하면 단량체 서열 특이성의 결함을 완화하고 앙상블 수준에서 행동 균일성을 달성할 수 있다고 설명했습니다.

이러한 RHP의 설계는 금속 단백질의 활성 부위를 분석하여 단백질의 기능적 잔기와 동등한 역할을 하는 주요 단량체를 식별하는 데 기반했습니다. 연구진은 이러한 단량체를 포함하는 세그먼트의 소수성을 통계적으로 조절하여 천연 효소의 활성 부위를 모방하는 환경을 만들 수 있었습니다.

이 연구의 의미는 매우 큽니다. 효소는 의약품 생산에서 바이오 연료 합성까지 광범위한 산업 공정에서 중요한 촉매입니다. 그러나 천연 효소는 생산 비용이 비쌀 수 있으며 최적으로 기능하려면 특정 조건이 필요한 경우가 많습니다. 이러한 RHP와 같은 효소 모방체는 잠재적으로 더 저렴하고 강력한 대안을 제공합니다.

이러한 효소 모방체의 개발은 또한 재료 과학에서 인공 지능의 역할이 커지고 있음을 강조합니다. AI 알고리즘은 방대한 단백질 구조 및 기능 데이터 세트를 분석하여 합성 재료에서 복제할 수 있는 주요 특징을 식별할 수 있습니다. 이 접근 방식은 발견 프로세스를 가속화하고 연구자가 특정 속성을 가진 재료를 설계할 수 있도록 합니다.

연구에 참여한 한 연구원은 "이번 연구는 단백질 기능의 기본 원리를 이해하고 고급 합성 기술과 결합하면 전례 없는 기능을 가진 기능성 재료를 만들 수 있음을 보여줍니다."라고 말했습니다.

이 연구의 다음 단계는 특정 응용 분야에 맞게 RHP의 설계를 최적화하고 더 광범위한 촉매 반응에 사용할 수 있는 잠재력을 탐색하는 것입니다. 연구진은 또한 이러한 효소 모방체의 장기적인 안정성과 확장성을 조사하여 산업 전반에 걸쳐 광범위하게 채택될 수 있도록 할 계획입니다.