一项发表在《自然》杂志上的新研究表明，研究人员开发出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。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。

关键创新在于能够统计性地调节包含关键单体的片段的化学特性，从而有效地创建提供类似蛋白质微环境的伪活性位点。这种方法通过利用聚合物主链的旋转自由度，即使在单体序列不太精确的情况下，也能在整体水平上实现均匀的行为，从而克服了传统聚合物设计的局限性。

研究人员在论文中指出：“我们认为，对于主链化学性质与蛋白质不同的聚合物，在片段水平上对侧链进行空间和时间预测的编程，可以有效地复制蛋白质的行为。”他们还指出，这种方法减轻了单体序列特异性的不足，这是合成酶模拟物中常见的挑战。

这些 RHPs 的开发代表了仿生材料领域的一个重大进步。虽然科学家们之前已经成功地复制了蛋白质的一级、二级和三级结构，但实现功能模拟已被证明更加困难。新方法侧重于重现对蛋白质功能至关重要的化学、结构和动态异质性。

这项研究的意义是深远的。酶是许多工业过程中至关重要的催化剂，从药物的生产到污染物的分解。合成酶模拟物为天然酶提供了更强大且更具成本效益的替代方案，天然酶的生产成本可能很高，并且对环境条件敏感。

此外，本研究中使用的设计原则可用于创建具有定制特性的各种功能材料。通过仔细控制 RHPs 中单体的组成和排列，研究人员可以微调其催化活性、选择性和稳定性。

研究人员强调了分析金属蛋白活性位点以指导 RHPs 设计的重要性。通过识别关键功能残基及其微环境，他们能够创建有效地复制天然酶催化活性的合成聚合物。该团队引入了关键单体作为蛋白质功能残基的等价物，并统计性地调节了包含关键单体的片段的化学特性，例如片段疏水性。

这项研究的下一步包括进一步优化 RHPs 的设计，并探索它们在各个领域的潜在应用。研究人员还有兴趣开发人工智能驱动的方法，以根据 RHPs 的单体组成和序列预测其特性。这可以加速发现用于各种应用的新型和改进的酶模拟物。