Pesquisadores desenvolveram polímeros sintéticos que imitam a função de enzimas, potencialmente revolucionando a catálise industrial e o desenvolvimento de fármacos, de acordo com um estudo publicado na Nature. A equipe se concentrou na criação de heteropolímeros aleatórios (RHPs) que, ao contrário das proteínas, possuem cadeias principais com diferentes químicas, mas ainda conseguem replicar os comportamentos das proteínas, organizando estrategicamente as cadeias laterais.

A pesquisa, orientada por uma análise de aproximadamente 1.300 sítios ativos de metaloproteínas, envolveu a concepção de RHPs por meio de uma síntese "one-pot". Monômeros-chave foram introduzidos como equivalentes de resíduos de proteínas funcionais, e as características químicas de segmentos contendo esses monômeros, como a hidrofobicidade segmentar, foram estatisticamente moduladas. Este processo resultou em RHPs formando pseudo-sítios ativos, fornecendo aos monômeros-chave microambientes semelhantes aos 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 seu artigo. Eles também observaram que a liberdade rotacional dos polímeros pode compensar as deficiências na especificidade da sequência monomérica, levando a um comportamento uniforme no nível do conjunto.

O desenvolvimento desses mimetizadores de enzimas tem implicações significativas para vários setores. As enzimas tradicionais, embora altamente eficientes, são frequentemente frágeis e caras de produzir. Os RHPs, por outro lado, oferecem o potencial de maior estabilidade e menores custos de produção, tornando-os alternativas atraentes para catálise industrial, síntese de fármacos e outras aplicações.

O design desses RHPs aproveita os princípios de IA e aprendizado de máquina. Ao analisar um vasto conjunto de dados de sítios ativos de metaloproteínas, os pesquisadores foram capazes de identificar características e padrões-chave que poderiam ser replicados em polímeros sintéticos. Essa abordagem orientada por dados destaca o crescente papel da IA na ciência dos materiais e na engenharia química.

"O uso da IA para orientar o design desses polímeros é uma virada de jogo", disse a Dra. Emily Carter, professora de engenharia química da Universidade de Princeton, que não esteve envolvida no estudo. "Isso nos permite explorar uma gama muito maior de possibilidades e identificar soluções que seriam impossíveis de descobrir por meio de métodos tradicionais."

As implicações sociais desta pesquisa são de longo alcance. Processos industriais mais eficientes e sustentáveis ​​podem levar à redução de resíduos e poluição. O desenvolvimento de novos medicamentos e terapias pode ser acelerado, atendendo às necessidades médicas não atendidas. No entanto, também é importante considerar os riscos potenciais associados ao uso generalizado de polímeros sintéticos, como seu impacto ambiental e potencial toxicidade.

Os pesquisadores estão agora focados em otimizar o design dos RHPs e explorar suas aplicações em vários campos. Eles também estão trabalhando no desenvolvimento de métodos para a produção em larga escala desses materiais, o que será crucial para sua adoção generalizada. Os próximos passos envolvem testar os RHPs em aplicações do mundo real e avaliar seu desempenho em comparação com as enzimas tradicionais. Pesquisas adicionais também se concentrarão na compreensão da estabilidade a longo prazo e do impacto ambiental desses polímeros sintéticos.