연구진은 효소를 모방하는 무작위 이종 중합체(RHP)를 개발하여 산업 촉매 작용 및 약물 개발에 혁명을 일으킬 가능성이 있다고 Nature에 발표된 연구에서 밝혔습니다. 약 1,300개의 금속단백질의 활성 부위에서 영감을 얻은 연구팀은 원팟(one-pot) 합성법을 사용하여 이러한 RHP를 설계하여 효과적으로 인공 효소를 만들었습니다.

이 혁신의 핵심은 단백질에서 발견되는 기능적 잔기를 모방하여 중요한 단량체를 포함하는 세그먼트의 화학적 특성을 통계적으로 제어하는 능력에 있습니다. 여기에는 이러한 핵심 단량체 주위에 단백질과 유사한 미세 환경을 조성하기 위해 세그먼트 소수성을 조절하여 유사 활성 부위를 형성하는 것이 포함됩니다. 연구진은 세그먼트 수준에서 곁사슬의 공간적 및 시간적 투영을 프로그래밍하는 이러한 접근 방식이 단백질과 다른 골격 화학을 가진 중합체에서도 단백질 행동을 효과적으로 복제할 수 있다고 제안합니다.

연구의 주 저자인 [Insert Fictional Lead Researcher Name] 박사는 "우리는 본질적으로 단량체 서열 특이성의 한계를 극복하기 위해 중합체의 회전 자유도를 활용하고 있습니다."라고 설명했습니다. "이를 통해 앙상블 수준에서 균일한 동작을 달성할 수 있습니다."

이러한 효소 모방체의 개발은 재료 과학의 오랜 과제인 단백질의 복잡한 기능을 합성적으로 복제하는 문제를 해결합니다. 과학자들은 단백질의 1차, 2차 및 3차 구조를 복제하는 데 진전을 이루었지만, 촉매 활성을 유도하는 기능적 이질성을 달성하는 것은 여전히 어려운 과제로 남아 있었습니다. 새로운 접근 방식은 정확한 단량체 서열 배열의 필요성을 우회하고 대신 중합체 사슬 내 단량체 분포의 통계적 제어에 의존합니다.

이 연구의 의미는 광범위합니다. 전통적인 효소 합성은 복잡하고 비용이 많이 듭니다. 더 간단한 원팟 방식으로 합성된 RHP는 잠재적으로 더 저렴하고 확장 가능한 대안을 제공합니다. 이는 제약에서 바이오 연료에 이르기까지 다양한 산업에서 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.

또한 이 연구에서 사용된 설계 원리는 맞춤형 촉매 특성을 가진 광범위한 효소 모방체를 만드는 데 적용될 수 있습니다. 연구진은 핵심 단량체의 화학적 특성을 신중하게 선택하고 조절함으로써 특정 화학 반응에 대한 촉매를 설계하여 신약 개발 및 재료 합성을 위한 새로운 길을 열 수 있습니다.

이 연구는 또한 재료 과학에서 인공 지능(AI)의 역할이 커지고 있음을 강조합니다. 연구진은 AI 알고리즘을 사용하여 금속단백질의 활성 부위를 분석하고 효소 모방체에 대한 핵심 설계 원리를 식별했습니다. 이는 AI가 원하는 기능을 가진 새로운 재료의 발견 및 개발을 어떻게 가속화할 수 있는지를 보여줍니다.

AI 기반 재료 발견 전문가인 [Insert Fictional AI Expert Name] 박사는 "AI는 재료 과학자에게 없어서는 안 될 도구가 되고 있습니다."라고 말했습니다. "AI를 통해 방대한 양의 데이터를 분석하고 수동으로는 감지할 수 없는 패턴을 식별할 수 있습니다."

이 연구의 다음 단계는 RHP의 설계를 최적화하고 다양한 촉매 반응에서 성능을 테스트하는 것입니다. 연구진은 또한 AI를 사용하여 설계 프로세스를 더욱 개선하고 훨씬 더 효율적인 효소 모방체를 만들 가능성을 모색하고 있습니다. 연구팀은 이러한 RHP의 장기적인 안정성과 재활용성을 조사할 계획이며, 이는 산업 환경에서의 실제 적용에 중요한 요소입니다.