Pesquisadores desenvolveram heteropolímeros aleatórios (RHPs) que imitam enzimas, potencialmente revolucionando a catálise industrial e o desenvolvimento de fármacos. A equipe, cujas descobertas foram publicadas na Nature, sintetizou esses mímicos de enzimas usando um método "one-pot", inspirando-se nos sítios ativos de aproximadamente 1.300 metaloproteínas.

A principal inovação reside na capacidade de modular estatisticamente as características químicas de segmentos que contêm monômeros-chave, criando efetivamente pseudo-sítios ativos que fornecem um microambiente semelhante ao de proteínas. Esta abordagem aborda um desafio de longa data na replicação sintética de funções proteicas, que estão profundamente enraizadas nas heterogeneidades químicas, estruturais e dinâmicas das proteínas.

"Propomos que, para polímeros com químicas de cadeia principal diferentes da das proteínas, programar projeções espaciais e temporais de cadeias laterais no nível segmentar pode ser eficaz na replicação de comportamentos de proteínas", afirmaram os pesquisadores em sua publicação. Eles explicaram ainda que aproveitar a liberdade rotacional dos polímeros pode mitigar deficiências na especificidade da sequência monomérica e alcançar a uniformidade do comportamento no nível do conjunto.

O design desses RHPs foi guiado pela análise dos sítios ativos de metaloproteínas, identificando monômeros-chave que funcionam como equivalentes de resíduos funcionais em proteínas. Ao modular estatisticamente a hidrofobicidade de segmentos que contêm esses monômeros, os pesquisadores conseguiram criar ambientes que imitam os sítios ativos de enzimas naturais.

As implicações desta pesquisa são significativas. As enzimas são catalisadores cruciais em uma ampla gama de processos industriais, desde a produção de produtos farmacêuticos até a síntese de biocombustíveis. No entanto, as enzimas naturais podem ser caras de produzir e muitas vezes requerem condições específicas para funcionar de forma otimizada. Os mímicos de enzimas, como esses RHPs, oferecem uma alternativa potencialmente mais barata e robusta.

O desenvolvimento desses mímicos de enzimas também destaca o papel crescente da inteligência artificial na ciência dos materiais. Os algoritmos de IA podem analisar vastos conjuntos de dados de estruturas e funções de proteínas, identificando características-chave que podem ser replicadas em materiais sintéticos. Esta abordagem acelera o processo de descoberta e permite aos pesquisadores projetar materiais com propriedades específicas.

"Este trabalho mostra como a compreensão dos princípios fundamentais da função proteica, combinada com técnicas sintéticas avançadas, pode levar à criação de materiais funcionais com capacidades sem precedentes", disse um dos pesquisadores envolvidos no estudo.

Os próximos passos para esta pesquisa envolvem a otimização do design de RHPs para aplicações específicas e a exploração do seu potencial para uso em uma gama mais ampla de reações catalíticas. Os pesquisadores também planejam investigar a estabilidade a longo prazo e a escalabilidade desses mímicos de enzimas, abrindo caminho para sua adoção generalizada na indústria.