不完全な分子一致から機能性を見出す研究(Finding function in imperfect molecular matches)

2026-05-18 バージニア工科大学(VirginiaTech)

米国のバージニア工科大学の研究チームは、高分子材料の設計を効率化する新しい分子マッチング手法を開発した。研究では、ポリマーを構成する分子構造と物性との関係をAIと計算化学を用いて解析し、目的性能に適した分子組み合わせを高速に探索できる仕組みを構築した。従来の高分子開発は試行錯誤に依存していたが、新手法により強度、柔軟性、耐熱性など特定特性を持つ材料候補を短時間で予測できるようになるという。研究者らは、この技術が次世代プラスチック、電子材料、医療材料など幅広い分野の材料開発期間短縮につながると指摘している。また、実験データとAI予測を統合することで、持続可能材料やリサイクル可能ポリマー開発への応用も期待されている。

<関連情報>

蛍光タンパク質を認識・調節するためのポリアクリレート組成の調整 Tuning Polyacrylate Composition to Recognize and Modulate Fluorescent Proteins

Darwin C. Gomez, Swarnadeep Seth, Ronnie Mondal, Stephen J. Koehler, Jared G. Baker, Charles Plate, Ian C. Anderson, Mikayla R. Smith, Joey Gloriod, Morgan Gunter, Valerie V. Welborn
Angewandte Chemie International Edition  Published: 17 November 2025
DOI:https://doi.org/10.1002/anie.202520032

Graphical Abstract

Random hetero oligomers (RHOs) of defined compositions are synthesized and fractionated to identify the chemical design criteria (charge, length, hydrophobicity) required to achieve nanomolar binding to green fluorescent protein, resulting in >100% fluorescence increases.

不完全な分子一致から機能性を見出す研究(Finding function in imperfect molecular matches)

Abstract

Molecular definition is usually regarded as a prerequisite to achieve protein recognition and functional modulation, particularly for macromolecular interactions. Herein, we report that polymers with specific combinations of monomers arranged into random sequences [random hetero oligomers (RHOs)] can selectively bind to a model protein. Using green fluorescent protein (GFP) as a target, polyacrylates were developed that bound with nanomolar affinity and enhanced fluorescence by >100%. Purification of the polymerization product revealed subpopulations of compositions with distinct affinities and selectivity for GFP over a competing protein. Experimental and computational binding analyses confirmed that there are distinct RHO–GFP interactions, which are influenced by RHO chemical composition. These findings show that sequence-defined structures are not a prerequisite for selective protein recognition. Synthetic polymers can instead serve as scalable, tunable platforms for molecular recognition—representing a significant leap towards next-generation sensing, therapeutic, responsive, and catalytic materials in domains previously dominated by biologics or complex peptide scaffolds.

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