Согласно исследованию, опубликованному в журнале Nature, исследователи успешно 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 посредством одностадийного синтеза, вводя определенные мономеры, которые действуют как эквиваленты функциональных остатков, обнаруженных в белках.
Ключом к этой инновации является статистическая модуляция химических характеристик сегментов, содержащих эти ключевые мономеры, в частности, сегментной гидрофобности. Этот процесс позволяет СГП формировать псевдоактивные центры, обеспечивая ключевые мономеры микроокружением, аналогичным тому, которое встречается в белках, что позволяет им катализировать реакции.
"Мы предполагаем, что для полимеров с химией основной цепи, отличной от химии белков, программирование пространственных и временных проекций боковых цепей на сегментном уровне может быть эффективным для воспроизведения поведения белков", - заявили исследователи в своей статье. Они далее пояснили, что использование свободы вращения полимеров может компенсировать ограничения в специфичности мономерной последовательности, что приводит к единообразному поведению на уровне ансамбля.
Разработка этих имитаторов ферментов представляет собой значительный шаг вперед в биоинспирированном материаловедении. В то время как воспроизведение сложной иерархической структуры белков было давней проблемой, это исследование предполагает, что сосредоточение внимания на пространственном и временном расположении боковых цепей в полимерах может эффективно воспроизводить поведение белков. Этот подход обходит необходимость в точном секвенировании мономеров, чего часто трудно достичь синтетически.
Последствия этого исследования распространяются на различные области, включая катализ, доставку лекарств и материаловедение. Имитаторы ферментов потенциально могут заменить природные ферменты в промышленных процессах, предлагая большую стабильность и возможность настройки. Они также могут быть использованы для разработки новых систем доставки лекарств, которые нацелены на определенные клетки или ткани, или для создания новых материалов с улучшенными свойствами.
Использование ИИ сыграло решающую роль в этом исследовании, особенно в анализе активных центров металлопротеинов. Алгоритмы машинного обучения использовались для выявления ключевых особенностей и закономерностей в этих активных центрах, которые затем легли в основу разработки СГП. Это подчеркивает растущую важность ИИ в открытии и разработке материалов, позволяя исследователям изучать огромные химические пространства и выявлять перспективных кандидатов для новых материалов.
Следующие шаги в этом исследовании включают дальнейшую оптимизацию конструкции СГП и изучение их потенциальных применений в различных областях. Исследователи также планируют изучить использование различных мономеров и методов полимеризации для создания более широкого спектра имитаторов ферментов с адаптированными свойствами. Эта работа может проложить путь к новому поколению синтетических материалов с функциями, подобными белкам, предлагая широкий спектр потенциальных выгод для общества.
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment