Согласно исследованию, опубликованному в журнале Nature, исследователи разработали случайные гетерополимеры (СГП), имитирующие ферменты, что предлагает новый подход к созданию синтетических материалов с функциями, подобными белкам. Команда, вдохновленная активными центрами примерно 1300 металлопротеинов, разработала эти СГП с использованием метода однореакторного синтеза, эффективно создавая имитаторы ферментов.

Исследование решает давнюю проблему воспроизведения сложных функций белков синтетическим путем. Хотя ученые добились успехов в имитации первичной, вторичной и третичной структур белков, достижение химической, структурной и динамической гетерогенности, которая определяет их функцию, оставалось труднодостижимым. Подход команды фокусируется на программировании пространственного и временного расположения боковых цепей на сегментном уровне внутри полимеров, которые химически отличаются от белков. Это позволяет полимерам воспроизводить поведение белков, используя свободу вращения полимерного скелета для компенсации ограничений в специфичности последовательности мономеров.

Исследователи ввели ключевые мономеры в СГП, действующие как эквиваленты функциональных остатков, обнаруженных в белках. Они статистически модулировали химические характеристики сегментов, содержащих эти ключевые мономеры, включая сегментную гидрофобность, для создания псевдоактивных центров. Эти сайты обеспечивают ключевым мономерам микроокружение, аналогичное тому, которое встречается в белках.

"Сосредоточившись на сегментном уровне и статистически модулируя химические характеристики, мы смогли создать СГП, которые демонстрируют микроокружение, подобное белкам", - отметили авторы исследования.

Последствия этого исследования распространяются на различные области, включая катализ, доставку лекарств и материаловедение. Способность создавать синтетические имитаторы ферментов может привести к разработке новых катализаторов для промышленных процессов, более целенаправленных систем доставки лекарств и новых материалов с улучшенными функциональными возможностями.

Разработка этих СГП также подчеркивает потенциал ИИ и вычислительного анализа в проектировании материалов. Исследователи использовали данные большого количества металлопротеинов для руководства разработкой своих полимеров, демонстрируя, как ИИ может ускорить открытие новых материалов с определенными свойствами. Этот подход можно применить к проектированию других функциональных материалов, открывая путь к новой эре открытия материалов.

Заглядывая вперед, исследователи планируют и дальше оптимизировать дизайн СГП и изучить их применение в различных областях. Они также стремятся разработать новые методы контроля пространственного и временного расположения мономеров внутри полимеров, что может привести к созданию еще более сложных имитаторов ферментов. Команда надеется, что их работа вдохновит дальнейшие исследования в области проектирования функциональных материалов с использованием биовдохновленных подходов.