研究人员开发出能够模仿酶的无规异聚物 (RHPs)，有望彻底改变工业催化和药物开发。这项发表在《自然》杂志上的研究详细介绍了如何通过一锅法合成这些合成聚合物，通过策略性地定位侧链以创建类似蛋白质的微环境，从而复制蛋白质的行为。

该团队受到大约 1,300 种金属蛋白活性位点的启发，设计了 RHPs，其中关键单体充当蛋白质中功能残基的等价物。通过统计学地调节这些含单体片段的化学特性，例如片段疏水性，研究人员能够在聚合物内创建伪活性位点。这种方法利用聚合物的旋转自由度来克服单体序列特异性的限制，从而在整个集合中实现一致的行为。

研究人员在他们的出版物中表示：“我们认为，对于具有与蛋白质不同的骨架化学性质的聚合物，在片段水平上编程侧链的空间和时间投影可以有效地复制蛋白质的行为。”

这些酶模拟物的开发解决了合成复制蛋白质功能方面长期存在的挑战。虽然科学家们在复制蛋白质的一级、二级和三级结构方面取得了进展，但实现对蛋白质功能至关重要的化学、结构和动态异质性仍然难以捉摸。

这项研究的意义重大。酶是许多工业过程中必不可少的催化剂，从药物生产到生物燃料的创造。然而，天然酶的生产成本可能很高，并且通常需要特定的条件才能有效发挥作用。RHPs 提供了一种可能更强大且更具成本效益的替代方案。

此外，这些聚合物的设计融入了人工智能的原理。研究人员分析了大量的金属蛋白活性位点数据集，以确定模仿酶功能的关键特征。这种数据驱动的方法突显了人工智能在材料科学中日益增长的作用，使研究人员能够设计具有特定性质和功能的材料。

该研究解释说：“在对大约 1,300 种金属蛋白的活性位点进行分析的指导下，我们基于一锅法合成设计了无规异聚物 (RHPs) 作为酶模拟物。”

人工智能在这种背景下的使用也引发了重要的社会考虑。随着人工智能越来越融入科学研究，确保这些技术以负责任和合乎道德的方式使用至关重要。这包括解决数据集中潜在的偏见，并确保人工智能驱动的设计过程中的透明度。

这项研究的下一步包括进一步优化 RHPs 的设计，并探索它们在各种工业和生物医学环境中的应用。研究人员还在研究使用人工智能设计更复杂和更精密的酶模拟物的潜力。这些 RHPs 的开发代表了仿生材料领域向前迈出的重要一步，并突显了人工智能加速科学发现的潜力。