Pesquisadores desenvolveram polímeros sintéticos que imitam a função de enzimas, oferecendo uma nova abordagem para a criação de catalisadores artificiais, de acordo com um estudo publicado na Nature. A equipe se concentrou em heteropolímeros aleatórios (RHPs), que são polímeros compostos por diferentes monômeros dispostos aleatoriamente, como uma forma de replicar as propriedades químicas e estruturais complexas das proteínas.
Os cientistas se inspiraram nos sítios ativos de aproximadamente 1.300 metaloproteínas para projetar seus RHPs. Eles usaram um método de síntese "one-pot" para criar esses polímeros, incorporando monômeros-chave que funcionam como equivalentes aos resíduos funcionais encontrados em proteínas. Ao controlar estatisticamente as características químicas de segmentos contendo esses monômeros-chave, como a hidrofobicidade segmentar, os pesquisadores conseguiram criar pseudo-sítios ativos que fornecem um microambiente semelhante ao de uma proteína.
"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 seu artigo. Eles também observaram que a liberdade rotacional dos polímeros pode compensar a falta de sequenciamento preciso de monômeros, levando a um comportamento consistente em todo o conjunto de polímeros.
O desenvolvimento desses mimetizadores de enzimas pode ter implicações significativas para vários campos, incluindo medicina, ciência dos materiais e remediação ambiental. Enzimas artificiais podem ser usadas potencialmente para catalisar reações químicas em processos industriais, desenvolver novas terapias medicamentosas ou decompor poluentes no meio ambiente.
O estudo destaca o crescente interesse em materiais bioinspirados, que buscam replicar as funcionalidades complexas encontradas em sistemas biológicos. Embora esforços anteriores tenham se concentrado na replicação das estruturas primárias, secundárias e terciárias de proteínas, esta pesquisa enfatiza a importância das heterogeneidades químicas, estruturais e dinâmicas na obtenção de funções semelhantes às das proteínas.
Um dos desafios na criação de enzimas artificiais é alcançar o mesmo nível de especificidade e eficiência das enzimas naturais. As enzimas naturais evoluíram ao longo de milhões de anos para catalisar precisamente reações específicas. O uso de IA e aprendizado de máquina está se tornando cada vez mais importante nesta área, ajudando os pesquisadores a projetar e otimizar enzimas sintéticas com as propriedades desejadas. Os algoritmos de IA podem analisar vastas quantidades de dados sobre estruturas e funções de proteínas para identificar características-chave que contribuem para a atividade catalítica. Essas características podem então ser incorporadas ao projeto de polímeros sintéticos.
Os pesquisadores acreditam que o desenvolvimento adicional de RHPs e outros mimetizadores de enzimas pode levar a uma nova geração de catalisadores com desempenho e versatilidade aprimorados. Pesquisas futuras provavelmente se concentrarão em melhorar o projeto e a síntese desses polímeros, bem como explorar suas aplicações potenciais em vários campos. A equipe planeja investigar o uso de métodos orientados por IA para refinar ainda mais o projeto de RHPs e otimizar sua atividade catalítica.
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