
2025年预测:人工智能的成功与失败揭晓
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根据《自然》杂志发表的一项研究,研究人员开发出能够模仿酶的无规异聚物 (RHPs),这有可能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,有效地创造了人工酶。
这项研究解决了材料科学中一个长期存在的挑战:使用合成材料复制蛋白质的复杂功能。虽然科学家们在模仿蛋白质的结构层次方面取得了进展,但由于天然酶中固有的复杂化学、结构和动态异质性,实现功能相似性已被证明是困难的。研究人员提出,通过仔细控制聚合物中侧链的空间和时间排列,即使使用与蛋白质不同的骨架化学物质,他们也可以有效地复制蛋白质的行为。
他们方法的关键在于统计性地调节包含关键单体的片段的化学特性,例如片段疏水性。这使得 RHPs 能够形成伪活性位点,为关键单体提供类似蛋白质的微环境。研究人员在他们的论文中表示:“我们将关键单体作为蛋白质功能残基的等价物引入”,突出了他们设计的仿生性质。
这一发展对各个领域都有重大影响。酶广泛应用于工业过程,从食品生产到生物燃料合成。合成酶模拟物可以提供诸如更高的稳定性、更低的生产成本以及在天然酶会降解的恶劣环境中发挥作用的能力等优势。此外,设计具有特定催化活性的酶模拟物的能力可以加速药物的发现和开发。
使用无规异聚物来模拟酶的概念利用了人工智能的原理,特别是在分析大型蛋白质结构数据集方面。通过分析数千种金属蛋白的活性位点,研究人员能够识别关键特征和设计原则,并将其转化为合成聚合物。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,使研究人员能够发现和设计具有前所未有性能的新型材料。
然而,挑战依然存在。虽然 RHPs 表现出有希望的类酶活性,但它们的催化效率可能尚未达到天然酶的水平。需要进一步的研究来优化 RHPs 的设计和合成,以提高它们的性能。此外,在这些材料被广泛应用于工业或生物医学应用之前,需要彻底评估它们的长期稳定性和生物相容性。
研究人员现在正专注于探索不同的单体组合和合成方法,以进一步提高 RHPs 的催化活性和选择性。他们还在研究使用人工智能根据 RHPs 的单体组成和序列来预测其性能的潜力,这可以显著加快设计过程。这些酶模拟物的开发代表着朝着创造具有定制功能的生物启发材料迈出的重要一步,为可持续化学和先进材料设计开辟了新的可能性。
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