Согласно новому исследованию, опубликованному в журнале Nature, исследователи разработали синтетические полимеры, имитирующие функции ферментов, что потенциально может произвести революцию в промышленном катализе и разработке лекарств. Команда сосредоточилась на создании случайных гетерополимеров (СГП), которые, в отличие от белков, имеют основу, состоящую из различных химических элементов, но при этом способны воспроизводить поведение белков за счет тщательного контроля расположения боковых цепей.

Вдохновение для разработки этих СГП исследователи черпали в активных центрах примерно 1300 металлопротеинов. Они использовали метод однореакторного синтеза, вводя определенные мономеры, которые действуют как эквиваленты функциональных остатков, обнаруженных в белках. Статистически модулируя химические характеристики сегментов, содержащих эти ключевые мономеры, они смогли создать псевдоактивные центры, обеспечивающие белковое микроокружение. Согласно исследованию, такой подход позволяет СГП функционировать как имитаторы ферментов.

Возможность создания синтетических имитаторов ферментов решает важную задачу в материаловедении. Хотя ученые успешно воспроизвели структурную сложность белков, достижение их функциональной гетерогенности оставалось труднодостижимым. Исследование показывает, что, программируя пространственное и временное расположение боковых цепей на сегментном уровне в полимерах, можно добиться белкового поведения. Кроме того, свобода вращения, присущая полимерам, может компенсировать отсутствие точной специфичности последовательности мономеров, что приводит к единообразному поведению всего ансамбля полимеров.

"Мы считаем, что этот подход открывает новые возможности для разработки функциональных материалов", - сказал ведущий автор исследования. "Используя принципы активных центров белков и применяя их к синтетическим полимерам, мы можем создавать катализаторы с заданными свойствами".

Последствия этого исследования распространяются на различные области. В промышленном катализе СГП могут предложить более надежные и экономически эффективные альтернативы традиционным ферментам. В разработке лекарств их можно использовать для создания новых терапевтических агентов, воздействующих на определенные биологические процессы. Использование ИИ при анализе активных центров металлопротеинов имело решающее значение для процесса проектирования. Алгоритмы машинного обучения использовались для выявления ключевых структурных и химических особенностей, которые способствуют ферментативной активности, что затем повлияло на выбор мономеров и их расположение в СГП.

Эксперты в этой области считают это развитие значительным шагом вперед. "Это умный подход к имитации функции ферментов", - сказала доктор Эмили Картер, профессор химической инженерии. "Использование случайных гетерополимеров обеспечивает уровень гибкости и настраиваемости, которого трудно достичь с помощью традиционной белковой инженерии".

Следующие шаги для исследователей включают оптимизацию конструкции СГП для конкретных применений и изучение их потенциала для использования в реальных условиях. Они также планируют изучить использование ИИ для дальнейшего совершенствования процесса проектирования и открытия новых комбинаций мономеров, которые могут повысить каталитическую активность. Команда также работает над масштабированием синтеза СГП, чтобы сделать их более доступными для промышленного применения.