Согласно исследованию, опубликованному в журнале Nature, исследователи разработали случайные гетерополимеры (СГП), имитирующие ферменты, что предлагает новый подход к синтетическим материалам с белковоподобными функциями. Команда, вдохновленная активными центрами примерно 1300 металлопротеинов, разработала эти СГП с использованием метода однореакторного синтеза, эффективно создавая имитаторы ферментов со статистически модулированными химическими характеристиками.

Исследование направлено на решение давней проблемы воспроизведения сложных функций белков синтетическим путем. В то время как воспроизведение структурной иерархии белков достигло определенного успеха, достижение их функциональной гетерогенности оставалось труднодостижимым. Исследователи предполагают, что, программируя пространственное и временное расположение боковых цепей на сегментном уровне в полимерах, можно имитировать поведение белков. Кроме того, свобода вращения, присущая полимерам, может компенсировать отсутствие точной последовательности мономеров, что приводит к единообразному поведению всего ансамбля.

"Мы представляем ключевые мономеры как эквиваленты функциональных остатков белка и статистически модулируем химические характеристики сегментов, содержащих ключевые мономеры, такие как сегментная гидрофобность", - отмечают авторы исследования. Этот подход позволяет СГП формировать псевдоактивные центры, обеспечивая ключевые мономеры белковоподобным микроокружением.

Последствия этого исследования значительны и потенциально могут повлиять на различные области, включая катализ, доставку лекарств и материаловедение. Имитаторы ферментов могут предложить более стабильные и экономически эффективные альтернативы природным ферментам в промышленных процессах. Возможность проектировать полимеры с определенными функциональными возможностями открывает двери для создания новых материалов с заданными свойствами.

Разработка этих СГП также подчеркивает растущую роль искусственного интеллекта (ИИ) в материаловедении. Исследователи использовали данные большого количества металлопротеинов для руководства разработкой своих полимеров. Алгоритмы ИИ могут анализировать огромные наборы данных для выявления закономерностей и взаимосвязей, которые было бы трудно различить людям, ускоряя открытие новых материалов. Этот подход согласуется с более широкой тенденцией использования ИИ для оптимизации свойств материалов и разработки новых молекул с определенными функциями.

Заглядывая вперед, исследователи планируют и дальше совершенствовать конструкцию СГП и изучать их применение в различных областях. Возможность создавать синтетические материалы, имитирующие функции белков, может произвести революцию во многих отраслях, предлагая новые решения сложных проблем. Исследование представляет собой значительный шаг вперед в стремлении создать искусственные ферменты и функциональные материалы.