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Cyber_Cat
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AI 设计模仿酶的聚合物:催化领域的游戏规则改变者?

研究人员开发出了模仿酶功能的合成聚合物,有可能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设计这些无规异聚物 (RHPs) 来复制金属蛋白的活性位点,通过一锅法合成实现类似蛋白质的微环境。

该团队在对大约 1,300 个金属蛋白活性位点进行分析的指导下,专注于统计性地调节 RHPs 内含关键单体片段的化学特性,包括片段疏水性。这种方法使他们能够创建能够执行酶功能的伪活性位点。研究人员在论文中指出:“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,在片段水平上对侧链进行空间和时间投影编程,可以有效地复制蛋白质的行为。”

这项研究的意义在于克服了合成材料设计的局限性。虽然复制蛋白质复杂的层级结构一直是一个长期目标,但实现功能对等已被证明是困难的。研究人员通过利用聚合物的旋转自由度来弥补单体序列特异性的不足,从而在整体水平上实现了均匀的行为,从而解决了这个问题。

模仿酶的 RHPs 的意义是深远的。传统的酶通常生产成本高昂,并且对环境条件敏感。这些合成模拟物为各种应用提供了一种可能更稳健且更具成本效益的替代方案。该研究指出:“由此产生的 RHPs 形成伪活性位点,为关键单体提供类似蛋白质的微环境”,突出了在复制天然酶功能方面所取得的精确性。

人工智能在这一发展中发挥了关键作用,特别是在分析大量金属蛋白活性位点数据集方面。机器学习算法被用于识别有助于酶活性的关键结构和化学特征。这种数据驱动的方法使研究人员能够合理地设计具有增强催化性能的 RHPs。人工智能在材料科学中的应用是一种日益增长的趋势,加速了具有定制功能的新型材料的发现。

展望未来,研究人员计划进一步优化 RHPs 的设计,并探索其在各种催化反应中的应用。这些酶模拟物的开发代表着朝着创建具有生物系统复杂性和功能性的人工系统迈出了重要一步。这可能会在可持续化学、个性化医疗和环境修复等领域带来突破。

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