
2025年预测:人工智能的成功与失败揭晓
一个预测团队回顾了2025年初做出的25项预测,并在年底评估了它们的准确性。他们使用概率来表达信心水平,正确预测了19个结果,预测失误4个,并发现2个无法解决,成功率达到80%。这项工作突显了预测模型在理解未来趋势方面的挑战和潜力。


研究人员开发出模仿酶的无规异聚物 (RHPs),有可能彻底改变工业催化和药物开发。该团队在《自然》杂志上发表了他们的研究结果,他们使用一锅法合成了这些酶模拟物,其灵感来自大约 1,300 种金属蛋白的活性位点。
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。这种方法解决了长期以来在合成复制蛋白质功能方面面临的挑战,这些挑战深深植根于蛋白质的化学、结构和动态异质性。
研究人员在他们的出版物中表示:“我们认为,对于具有与蛋白质骨架化学性质不同的聚合物,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。”他们进一步解释说,利用聚合物的旋转自由度可以减轻单体序列特异性的缺陷,并在整体水平上实现行为的均匀性。
这些 RHP 的设计是通过分析金属蛋白的活性位点,识别出作为蛋白质功能残基等价物的关键单体来指导的。通过统计性地调节包含这些单体的片段的疏水性,研究人员能够创建模拟天然酶活性位点的环境。
这项研究的意义重大。酶是各种工业过程中至关重要的催化剂,从药物生产到生物燃料合成。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发挥最佳功能。像这些 RHP 这样的酶模拟物提供了一种可能更便宜、更稳健的替代方案。
这些酶模拟物的开发也突显了人工智能在材料科学中日益增长的作用。人工智能算法可以分析大量的蛋白质结构和功能数据集,识别可以在合成材料中复制的关键特征。这种方法加速了发现过程,并允许研究人员设计具有特定性能的材料。
参与该研究的研究人员之一表示:“这项工作展示了如何将对蛋白质功能基本原理的理解与先进的合成技术相结合,从而创造出具有前所未有功能的功能材料。”
这项研究的下一步包括优化 RHP 的设计以用于特定应用,并探索它们在更广泛的催化反应中的应用潜力。研究人员还计划研究这些酶模拟物的长期稳定性和可扩展性,为它们在工业中的广泛应用铺平道路。
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