Исследователи разработали случайные гетерополимеры (СГП), имитирующие ферменты, что потенциально может революционизировать промышленный катализ и разработку лекарств. Команда, чьи результаты были опубликованы в журнале Nature, синтезировала эти имитаторы ферментов с использованием одностадийного метода, черпая вдохновение в активных центрах примерно 1300 металлопротеинов.
Ключевая инновация заключается в способности статистически модулировать химические характеристики сегментов, содержащих ключевые мономеры, эффективно создавая псевдоактивные центры, обеспечивающие белковое микроокружение. Этот подход решает давнюю проблему воспроизведения функций белков синтетическим путем, которые глубоко укоренены в химической, структурной и динамической гетерогенности белков.
"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 публикации. Они также пояснили, что использование свободы вращения полимеров может смягчить недостатки специфичности мономерной последовательности и обеспечить однородность поведения на уровне ансамбля.
Разработка этих СГП была основана на анализе активных центров металлопротеинов, выявляя ключевые мономеры, которые функционируют как эквиваленты функциональных остатков в белках. Статистически модулируя гидрофобность сегментов, содержащих эти мономеры, исследователи смогли создать среды, имитирующие активные центры природных ферментов.
Последствия этого исследования значительны. Ферменты являются важнейшими катализаторами в широком спектре промышленных процессов, от производства фармацевтических препаратов до синтеза биотоплива. Однако природные ферменты могут быть дороги в производстве и часто требуют определенных условий для оптимального функционирования. Имитаторы ферментов, такие как эти СГП, предлагают потенциально более дешевую и надежную альтернативу.
Разработка этих имитаторов ферментов также подчеркивает растущую роль искусственного интеллекта в материаловедении. Алгоритмы ИИ могут анализировать огромные наборы данных о структурах и функциях белков, выявляя ключевые особенности, которые можно воспроизвести в синтетических материалах. Этот подход ускоряет процесс открытия и позволяет исследователям разрабатывать материалы с определенными свойствами.
"Эта работа демонстрирует, как понимание фундаментальных принципов функционирования белков в сочетании с передовыми методами синтеза может привести к созданию функциональных материалов с беспрецедентными возможностями", - сказал один из исследователей, участвовавших в исследовании.
Следующие шаги для этого исследования включают оптимизацию конструкции СГП для конкретных применений и изучение их потенциала для использования в более широком спектре каталитических реакций. Исследователи также планируют изучить долгосрочную стабильность и масштабируемость этих имитаторов ферментов, открывая путь для их широкого внедрения в промышленности.
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment