一项发表在《自然》杂志上的研究表明，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。该团队专注于创建能够复制金属蛋白活性位点的无规异聚物 (RHP)，金属蛋白是含有金属离子并在生物过程中起关键作用的蛋白质。

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。虽然科学家在模仿蛋白质的结构层次方面取得了进展，但实现类似的功能复杂性仍然难以捉摸。该团队的方法包括设计具有特定化学特性的 RHP，并以对超过 1,300 个金属蛋白活性位点的分析为指导。他们引入了关键单体，充当蛋白质中功能性氨基酸残基的等价物，并统计性地调节了包含这些单体的片段的化学性质，例如片段疏水性或憎水性。

研究人员在论文中表示：“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预测的编程，可以有效地复制蛋白质的行为。” 由此产生的 RHP 形成伪活性位点，为关键单体提供类似蛋白质的微环境，使其能够执行催化功能。

这项发展的重要性在于它有可能克服与天然酶相关的局限性。天然酶的生产成本通常很高，对环境条件敏感，并且难以针对特定应用进行修改。另一方面，合成酶模拟物可以更容易地设计和合成，通常更坚固，并且可以根据特定需求进行定制。

这些 RHP 的设计利用了聚合物的旋转自由度来弥补蛋白质中缺乏精确单体序列的不足。这允许创建在整体水平上具有均匀行为的材料，即使没有完美的序列控制。研究人员使用了一种一锅合成方法，简化了生产过程并使其更具可扩展性。

这项研究的影响扩展到各个领域。在工业催化中，RHP 可以替代或增强传统的金属催化剂，从而实现更高效和可持续的化学过程。在药物开发中，它们可用于创建新型治疗剂或药物递送系统。这项发展也突显了人工智能 (AI) 在材料科学中日益增长的作用。对金属蛋白活性位点的分析指导了 RHP 的设计，其中涉及计算工具和数据库的使用，这表明人工智能如何加速新材料的发现。

展望未来，研究人员计划进一步完善 RHP 的设计，并探索其在不同领域的应用。他们还致力于开发人工智能驱动的方法来预测 RHP 的特性，这可以进一步加速发现过程。创造具有定制特性的合成酶模拟物的能力为解决从能源和环境到医学和制造业等各个领域的挑战开辟了新的可能性。