연구진은 효소의 기능을 모방하는 합성 고분자를 개발하여 인공 촉매를 만드는 새로운 접근 방식을 제시했습니다. Nature지에 발표된 이 연구는 이러한 무작위 이종 고분자(RHP)가 금속 단백질의 활성 부위를 복제하도록 설계되어 의학과 재료 과학을 포함한 다양한 분야에서 발전으로 이어질 수 있는 방법을 자세히 설명합니다.

약 1,300개의 금속 단백질 활성 부위 분석을 바탕으로 팀은 원팟 합성(one-pot synthesis)을 통해 RHP를 만들었는데, 이는 생성 과정을 단순화하는 방법입니다. 단백질의 기능성 잔기와 동등한 역할을 하는 핵심 단량체는 이러한 단량체를 포함하는 세그먼트의 화학적 특성(세그먼트 소수성 포함)을 제어하기 위해 통계적으로 조절되었습니다. 이러한 조절을 통해 RHP는 유사 활성 부위를 형성하여 핵심 단량체에 단백질과 유사한 미세 환경을 제공할 수 있었습니다.

연구진은 간행물에서 "단백질과 다른 골격 화학을 가진 고분자의 경우, 세그먼트 수준에서 곁사슬의 공간적 및 시간적 투영을 프로그래밍하는 것이 단백질 행동을 복제하는 데 효과적일 수 있다고 제안합니다."라고 밝혔습니다. 또한 고분자 사슬의 회전 자유도는 단량체 서열 특이성의 한계를 극복하는 데 도움이 되어 고분자 앙상블 전체에서 균일한 행동을 달성한다고 언급했습니다.

이러한 효소 모방체의 개발은 단백질 기능을 합성적으로 복제하는 데 있어 오랜 과제를 해결합니다. 이전의 노력은 1차에서 3차에 이르는 단백질의 계층적 구조를 복제하는 데 중점을 두었지만, 복잡한 기능에 필요한 화학적, 구조적, 동적 이질성을 달성하는 것은 여전히 어려웠습니다. 이 새로운 접근 방식은 단백질 행동을 모방하기 위해 곁사슬의 공간적 배열을 프로그래밍하는 데 중점을 둡니다.

이 연구의 의미는 광범위합니다. 효소 모방체는 산업 공정에서 천연 효소를 대체하여 더 큰 안정성과 제어력을 제공할 수 있습니다. 또한 약물 전달 시스템, 바이오센서 및 정확한 촉매 활성이 필요한 기타 응용 분야에도 사용될 수 있습니다.

이러한 RHP의 설계는 금속 단백질 분석을 통해 이루어졌는데, 금속 단백질은 기능에 중요한 역할을 하는 금속 이온을 함유한 단백질입니다. 연구진은 이러한 단백질의 활성 부위를 이해함으로써 핵심 단량체를 식별하고 기능을 복제할 수 있는 RHP를 설계할 수 있었습니다. 세그먼트 소수성의 통계적 조절 또한 중요했는데, 이는 연구진이 활성 부위 주변의 미세 환경을 미세 조정할 수 있게 해주었기 때문입니다.

AI 및 머신 러닝의 사용은 재료 과학에서 점점 더 보편화되어 특정 속성을 가진 새로운 재료의 설계 및 발견을 돕고 있습니다. 이 경우, 대규모 금속 단백질 데이터 세트 분석에는 수동으로 식별하기 어려웠을 패턴과 관계를 식별하기 위한 계산 도구가 포함되었을 가능성이 높습니다. 이는 과학적 발견을 가속화하는 데 있어 AI의 역할이 커지고 있음을 강조합니다.

이 연구의 다음 단계는 RHP를 더욱 최적화하고 다양한 응용 분야에서 성능을 테스트하는 것입니다. 연구진은 또한 훨씬 더 광범위한 효소 모방체를 만들기 위해 다양한 단량체 및 합성 방법을 사용하는 것을 탐구할 계획입니다. 장기적인 목표는 특정 요구에 맞게 조정할 수 있는 합성 촉매 라이브러리를 개발하여 화학자 및 엔지니어에게 강력한 새로운 도구를 제공하는 것입니다.