Nova reciklaža: AI stvorio enzim koji razlaže plastiku
Zagađenje izazvano plastikom se često opisuje kao jedan problem, ali je u stvarnosti reč o čitavom nizu izazova. Plastika se proizvodi od različitih polimera – svaki ima specifične hemijske veze – zbog čega način razgradnje jednog tipa ne funkcioniše nužno za drugi. Upravo zato, iako su naučnici ranije otkrili enzime koji razlažu uobičajene plastike poput poliestera i PET-a, ti uspesi predstavljaju tek delimično rešenje.
Sada su istraživači otišli korak dalje: pomoću naprednih alata za dizajn proteina razvili su potpuno novi enzim sposoban da razloži poliuretan, materijal koji se koristi u proizvodnji sunđera i drugih penastih proizvoda. Ovaj enzim može da se uklopi u industrijski proces reciklaže i razbije poliuretan na osnovne hemijske gradivne jedinice, koje se zatim mogu ponovo iskoristiti za stvaranje nove plastike.
Prema podacima iz nove studije, samo 2024. godine proizvedeno je čak 22 miliona tona poliuretana. Reč je o izuzetno kompleksnom materijalu čiji su lanci polimera gusto povezani i često sadrže masivne strukture slične benzenskim prstenovima. Takva građa otežava pristup enzimima i njihovu sposobnost da razgrade vezu između atoma azota, ugljenika i kiseonika koja definiše poliuretan.
Do sada se razgradnja ovog materijala oslanjala na hemikaliju poznatu kao dietilen glikol, koja deluje samo na visokim temperaturama i pritom stvara neupotrebljive nusproizvode, obično spaljivane kao opasan otpad. Novi pristup kombinuje tu hemikaliju s posebno dizajniranim enzimom, čime se proces čini mnogo efikasnijim.
Da bi stvorili enzim koji funkcioniše, naučnici su prvo testirali svih 15 do sada poznatih enzima sposobnih da delimično razgrađuju poliuretan. Samo tri su pokazala skromnu aktivnost, pa su istraživači odabrali najefikasniji među njima i pomoću veštačke inteligencije potražili srodne proteine. Ključnu ulogu odigrala su dva neuronska modela – Pythia i Pythia-Pocket – koji predviđaju kako će se aminokiseline savijati i koje će hemijske spojeve vezivati.
Kombinacijom ovih sistema razvijen je novi alat nazvan GRASE (Graph neural network-based Recommendation of Active and Stable Enzymes). Omogućio je dizajn enzima koji je strukturalno stabilan, ali dovoljno fleksibilan da se prilagodi različitim vrstama poliuretana.
Rezultati su premašili sva očekivanja: od 24 enzima koje je AI predložio, čak 21 je pokazao katalitičku aktivnost, a osam ih je nadmašilo dosadašnje rekorde. Najbolji među njima bio je 30 puta aktivniji od prirodnog enzima poznatog do tada, dok je u kombinaciji s dietilen glikolom i na temperaturi od 50°C pokazao više od 450 puta veću efikasnost. U roku od 12 sati razgradio je 98% poliuretana, a mogao je da se koristi tri puta pre nego što bi mu opala aktivnost.
Testovi u većem obimu potvrdili su iste rezultate – više od 95% materijala pretvoreno je u osnovne komponente spremne za ponovnu upotrebu.
Naučnici ističu da ovaj pristup prevazilazi klasičan dizajn proteina fokusiran samo na strukturu. Novi alati integrišu i funkcionalne parametre poput stabilnosti i hemijske interakcije, čime otvaraju put ka stvaranju enzima koji bi mogli rešiti i druge oblike plastičnog otpada.