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AI 设计模仿酶的聚合物:合成材料的新纪元?

研究人员开发出能够模仿酶的无规异聚物 (RHPs),为创造具有类蛋白质功能的合成材料提供了一种新方法,这项研究发表在《自然》杂志上。该团队从大约 1300 种金属蛋白的活性位点中汲取灵感,使用一锅合成法设计了这些 RHPs,通过统计学方法调节含关键单体片段的化学特性,从而创建伪活性位点。

这项研究解决了在合成上复制蛋白质复杂功能的长期挑战。虽然科学家们在模仿蛋白质的一级、二级和三级结构方面取得了进展,但实现驱动蛋白质功能的化学、结构和动态异质性仍然很困难。研究人员提出,通过对聚合物中侧链在片段水平上的空间和时间排列进行编程,即使使用与蛋白质不同的主链化学性质,也有可能复制蛋白质的行为。

“我们将关键单体作为蛋白质功能残基的等价物引入,”研究人员在他们的论文中指出,强调了模仿蛋白质活性位点微环境的重要性。聚合物的旋转自由度有助于克服单体序列特异性的限制,从而在整个分子集合中产生一致的行为。

这些酶模拟物的开发对包括催化、药物输送和材料科学在内的各个领域具有潜在的影响。通过创造能够执行特定化学反应或以高亲和力与靶分子结合的合成材料,科学家们可以开发新的疗法、更高效的工业流程以及具有定制性能的先进材料。

人工智能在分析金属蛋白活性位点中的应用在指导 RHPs 的设计方面发挥了关键作用。机器学习算法可以识别大型数据集中的关键特征和模式,使研究人员能够对合成材料的组成和结构做出明智的决策。这种方法突显了人工智能在材料发现和设计中日益增长的重要性。

展望未来,研究人员计划进一步优化 RHPs 的设计,并探索其在各个领域的潜在应用。他们还计划开发新的方法来控制聚合物内单体的空间和时间排列,这可能会产生更复杂的酶模拟物。该团队认为,这种方法可以为新一代具有类蛋白质功能的合成材料铺平道路,为科学和技术创新提供广泛的机会。

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