一项发表在《自然》杂志上的新研究表明，研究人员开发出能够模仿酶功能的合成聚合物，这有可能彻底改变工业催化和药物开发。该团队专注于创建无规异聚物 (RHPs)，与蛋白质不同，这些聚合物的主链由不同的化学物质构成，但仍通过精确控制侧链的位置来复制蛋白质的行为。

研究人员从大约 1300 种金属蛋白的活性位点中汲取灵感来设计这些 RHPs。他们使用一锅合成法，引入特定的单体，这些单体相当于蛋白质中发现的功能残基。通过统计学地调节包含这些关键单体的片段的化学特性，他们能够创建提供类似蛋白质微环境的伪活性位点。研究表明，这种方法使 RHPs 能够发挥酶模拟物的作用。

创造合成酶模拟物的能力解决了材料科学中的一个重大挑战。虽然科学家们已经成功地复制了蛋白质的结构复杂性，但实现其功能异质性仍然难以捉摸。该研究表明，通过对聚合物中片段水平的侧链进行空间和时间排列编程，就有可能实现类似蛋白质的行为。此外，聚合物中固有的旋转自由度可以弥补精确的单体序列特异性的不足，从而导致整个聚合物集合表现出均匀的行为。

该研究的主要作者说：“我们相信，这种方法为设计功能材料开辟了新的途径。通过利用蛋白质活性位点的原理并将其应用于合成聚合物，我们可以创造出具有定制特性的催化剂。”

这项研究的意义延伸到各个领域。在工业催化中，RHPs 可以提供比传统酶更强大且更具成本效益的替代品。在药物开发中，它们可用于创造针对特定生物过程的新型治疗剂。人工智能在分析金属蛋白活性位点中的应用对设计过程至关重要。机器学习算法被用来识别有助于酶活性的关键结构和化学特征，然后用于指导单体的选择及其在 RHPs 中的排列。

该领域的专家认为这一进展是向前迈出的重要一步。“这是一种模仿酶功能的巧妙方法，”化学工程教授艾米丽·卡特博士说。“无规异聚物的使用允许一定程度的灵活性和可调性，这对于传统的蛋白质工程来说是难以实现的。”

研究人员的下一步工作包括优化 RHPs 的设计以用于特定应用，并探索它们在现实环境中使用的潜力。他们还计划研究使用人工智能来进一步完善设计过程，并发现可以增强催化活性的新单体组合。该团队还在努力扩大 RHPs 的合成规模，使其更易于用于工业应用。