Срочно (02.11.25): Нейросеть помогла спроектировать белок, способный перерабатывать пенополиуретан — пластик, который до сих пор почти не поддавался разложению - новости smi.mobi (02.11.25)
Нейросеть помогла спроектировать белок, способный перерабатывать пенополиуретан — пластик, который до сих пор почти не поддавался разложению
Автоматически добавлена на сайт: вчера в 12:25
Учёные создали искусственный фермент, который разлагает полиуретан — один из самых трудноперерабатываемых видов пластика. В лабораторных испытаниях удалось расщепить до 98% материала за 12 часов при 50 °C, а при повторном использовании разработка сохранила активность ещё два раза. По словам авторов статьи, этот результат может стать шагом к промышленному замыканию цикла переработки. Полиуретан — один из самых распространённых пластиков: только в 2024 году в мире произвели около 22 миллионов тонн. Его основа — так называемая уретановая связь, где атом азота соединён с углеродом, привязанным к двум атомам кислорода. Эти связи прочные и часто переплетены, поэтому большинство ферментов просто не может «подступиться» к ним. В промышленности такие отходы частично растворяют при помощи диэтиленгликоля, но только при высоких температурах — и всё равно остаётся сложная смесь соединений, непригодная для повторного использования. Чтобы изменить ситуацию, команда решила спроектировать фермент, который можно было бы встроить прямо в этот процесс. Сначала учёные протестировали 15 известных природных ферментов, разрушающих полиуретаны, но только 3 показали хоть какую-то активность, и ни один не смог полностью разложить полимер до исходных молекул. Иллюстрация: Gemini Дальше в дело вступил искусственный интеллект. Исследователи взяли лучший из этих ферментов и с помощью ИИ начали искать похожие по структуре белки — через базу AlphaFold, которая предсказывает трёхмерную форму белков по их аминокислотной последовательности. Эти данные стали обучающей выборкой для нейросети, способной предсказывать, какие аминокислоты образуют «карман» связывания — ту область фермента, где происходит реакция. Главный инструмент работы — новая модель GRASE (Graph Neural Network-based Recommendation of Active and Stable Enzymes). Она объединяет графовую нейросеть с алгоритмом подбора аминокислотных позиций, балансируя между стабильностью фермента и его гибкостью, необходимой для работы с разными типами полиуретанов. Результат оказался впечатляющим: из 24 предложенных ИИ вариантов 21 показал каталитическую активность, а 8 превзошли лучший природный фермент. Самый эффективный образец оказался в 30 раз активнее, а в комбинации с диэтиленгликолем и нагревом до 50 °C — уже в 450 раз. За 12 часов он и разложил почти весь полиуретан, а процесс удалось повторить трижды без существенной потери активности. На кило