Исследователи разработали случайные гетерополимеры (СГП), имитирующие ферменты, что, согласно исследованию, опубликованному в журнале Nature, 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.

Исследование посвящено давней проблеме воспроизведения сложных функций белков синтетическим путем. Хотя ученые добились успехов в имитации первичной, вторичной и третичной структур белков, достижение химической, структурной и динамической гетерогенности, имеющей решающее значение для их функционирования, оставалось труднодостижимым. Исследователи предполагают, что, программируя пространственное и временное расположение боковых цепей на сегментном уровне в полимерах, можно воспроизвести поведение белков. Они также предполагают, что свобода вращения полимеров может компенсировать ограничения в специфичности последовательности мономеров, что приведет к стабильному поведению во всем ансамбле.

Исследователи ввели ключевые мономеры в СГП, действующие как эквиваленты функциональных остатков, обнаруженных в белках. Они статистически модулировали химические характеристики сегментов, содержащих эти ключевые мономеры, включая сегментную гидрофобность, для создания псевдоактивных центров. Эти сайты обеспечивают ключевым мономерам микросреду, аналогичную той, что встречается в белках.

"По сути, мы создаем упрощенные версии активных центров ферментов внутри этих полимеров", - объяснил д-р [Fictional Name], ведущий автор исследования и профессор материаловедения в [Fictional University]. "Это позволяет нам достичь каталитической активности без необходимости точной и сложной структуры природного фермента".

Последствия этого исследования значительны для различных областей, включая катализ, доставку лекарств и материаловедение. Имитаторы ферментов потенциально могут заменить природные ферменты в промышленных процессах, предлагая большую стабильность и управляемость. В доставке лекарств эти полимеры могут быть разработаны для нацеливания на определенные клетки или ткани, высвобождая лекарства контролируемым образом.

Разработка этих СГП опирается на достижения в химии полимеров и вычислительном анализе. ИИ сыграл решающую роль в анализе активных центров металлопротеинов, выявляя ключевые особенности, которые затем были включены в конструкцию СГП. Алгоритмы машинного обучения использовались для оптимизации состава и структуры полимеров, гарантируя, что они проявляют желаемую каталитическую активность.

"ИИ становится незаменимым инструментом в материаловедении", - сказал д-р [Fictional Name], вычислительный химик, не участвовавший в исследовании. "Он позволяет нам исследовать огромные химические пространства и выявлять перспективных кандидатов для новых материалов с определенными функциями".

Текущий статус исследования включает дальнейшую оптимизацию СГП и изучение их потенциальных применений. Исследователи также работают над разработкой новых методов синтеза этих полимеров в большем масштабе. Будущие разработки могут включать создание СГП с еще более сложными функциями, что потенциально приведет к разработке искусственных ферментов, которые превосходят свои природные аналоги.