Исследователи разработали синтетические полимеры, имитирующие функцию ферментов, что открывает новый подход к созданию искусственных катализаторов. В исследовании, опубликованном в журнале Nature, подробно описано, как эти случайные гетерополимеры (СГП) были разработаны для воспроизведения активных центров металлопротеинов, что потенциально может привести к достижениям в различных областях, включая медицину и материаловедение.

Команда, руководствуясь анализом примерно 1300 активных центров металлопротеинов, создала СГП с помощью однореакторного синтеза, метода, который упрощает процесс создания. Ключевые мономеры, действующие как эквиваленты функциональных остатков в белках, были статистически модулированы для контроля химических характеристик сегментов, содержащих эти мономеры, включая сегментарную гидрофобность. Эта модуляция позволила СГП формировать псевдоактивные центры, обеспечивая ключевые мономеры белкоподобным микроокружением.

"Мы предполагаем, что для полимеров с химией основной цепи, отличной от химии белков, программирование пространственных и временных проекций боковых цепей на сегментарном уровне может быть эффективным для воспроизведения поведения белков", - заявили исследователи в своей публикации. Они также отметили, что свобода вращения полимерных цепей помогает преодолеть ограничения в специфичности последовательности мономеров, обеспечивая единообразное поведение всего ансамбля полимеров.

Разработка этих имитаторов ферментов решает давнюю проблему воспроизведения белковых функций синтетическим путем. В то время как предыдущие усилия были сосредоточены на воспроизведении иерархической структуры белков, от первичной до третичной, достижение химической, структурной и динамической гетерогенности, необходимой для сложных функций, оставалось труднодостижимым. Этот новый подход фокусируется на программировании пространственного расположения боковых цепей для имитации поведения белков.

Последствия этого исследования далеко идущие. Имитаторы ферментов потенциально могут заменить природные ферменты в промышленных процессах, предлагая большую стабильность и контроль. Они также могут быть использованы в системах доставки лекарств, биосенсорах и других приложениях, где требуется точная каталитическая активность.

Разработка этих СГП была основана на анализе металлопротеинов, которые представляют собой белки, содержащие ионы металлов, играющие решающую роль в их функции. Понимая активные центры этих белков, исследователи смогли идентифицировать ключевые мономеры и разработать СГП, которые могли бы воспроизвести их функцию. Статистическая модуляция сегментарной гидрофобности также имела решающее значение, поскольку она позволила исследователям точно настроить микроокружение вокруг активного центра.

Использование ИИ и машинного обучения становится все более распространенным в материаловедении, помогая в разработке и открытии новых материалов с определенными свойствами. В этом случае анализ большого набора данных металлопротеинов, вероятно, включал вычислительные инструменты для выявления закономерностей и взаимосвязей, которые было бы трудно различить вручную. Это подчеркивает растущую роль ИИ в ускорении научных открытий.

Следующие шаги для этого исследования включают дальнейшую оптимизацию СГП и тестирование их производительности в различных приложениях. Исследователи также планируют изучить использование различных мономеров и методов синтеза для создания еще более широкого спектра имитаторов ферментов. Долгосрочная цель состоит в том, чтобы разработать библиотеку синтетических катализаторов, которые можно адаптировать к конкретным потребностям, предлагая мощный новый инструмент для химиков и инженеров.