Los investigadores pueden ahora predecir las propiedades de los polímeros desordenados

04.06.2019

Gracias a un equipo de investigadores de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign y la Universidad de Massachusetts Amherst, los científicos pueden leer patrones en largas cadenas de moléculas para entender y predecir el comportamiento de las hebras desordenadas de proteínas y polímeros. Los resultados podrían, entre otras cosas, allanar el camino para desarrollar nuevos materiales a partir de polímeros sintéticos.

El laboratorio de Charles Sing, profesor asistente de ingeniería química y biomolecular en Illinois, proporcionó la teoría detrás del descubrimiento, que luego fue verificada a través de experimentos realizados en el laboratorio de Sarah Perry, profesora asistente de ingeniería química en la UMass Amherst, y alumna de Illinois. Los colaboradores detallaron sus hallazgos en un artículo titulado "Designing Electrostatic Interactions via Polyelectrolyte Monomer Sequence" publicado en ACS (American Chemical Society) Central Science.

Los colegas se propusieron entender la física detrás de la secuencia precisa de los monómeros cargados a lo largo de la cadena y cómo afecta la capacidad del polímero para crear materiales líquidos autoensamblables llamados coacervados complejos.

"Lo que creo que es emocionante de este trabajo es que nos estamos inspirando en un sistema biológico", dijo Sing. "La imagen típica de una proteína muestra que se pliega en una estructura muy precisa. Este sistema, sin embargo, se basa en proteínas intrínsecamente desordenadas".

Este documento se basa en hallazgos anteriores de Perry y Sing de 2017, que en última instancia tiene como objetivo ayudar a avanzar en el diseño de materiales inteligentes.

"Nuestro trabajo anterior demostró que estas secuencias son importantes, éste muestra por qué son importantes", explicó Sing. "La primera mostró que diferentes secuencias dan diferentes propiedades en la coacervación compleja. Lo que podemos hacer ahora es usar una teoría para predecir por qué se comportan así".

A diferencia de las proteínas estructuradas, que interactúan con socios aglutinantes muy específicos, la mayoría de los polímeros sintéticos no lo hacen.

"Son más difusos en el sentido de que reaccionarán con una amplia gama de moléculas en su entorno", explicó Sing.

Encontraron que a pesar de este hecho, la secuencia precisa de los monómeros a lo largo de una proteína (los aminoácidos) realmente hace una diferencia.

"Ha sido obvio para los biofísicos que la secuencia hace una gran diferencia si están formando una estructura muy precisa", dijo Sing. "Resulta que también hace una gran diferencia si están formando estructuras imprecisas."

Incluso las proteínas no estructuradas tienen una precisión asociada a ellas. Los monómeros, los bloques de construcción de moléculas complejas, son los eslabones de la cadena. Lo que el grupo de Sing teorizó es que conociendo la secuencia de polímeros y monómeros y la carga (positiva, negativa o neutra) asociada a ellos, se pueden predecir las propiedades físicas de las moléculas complejas.

"Aunque los investigadores han sabido que si colocan cargas diferentes en lugares diferentes en una de estas proteínas intrínsecamente desordenadas, las propiedades termodinámicas reales cambian", señaló Sing.

"Lo que podemos demostrar es que se puede cambiar la fuerza de esto cambiando la secuencia muy específicamente. Hay casos aquí que al cambiar la secuencia por un solo monómero (un solo eslabón en esa cadena), puede cambiar drásticamente la forma en que estas cosas son capaces de formarse. También hemos demostrado que podemos predecir el resultado".

Sing añade que esta información es valiosa para los biofísicos, bioingenieros y científicos de materiales por igual. Este descubrimiento ayudará a los ingenieros a entender una amplia clase de proteínas y a ajustar las proteínas para modificar su comportamiento. Les da una nueva forma de poner información en moléculas para construir nuevos materiales y hacer una mejor estimación de cómo se comportan estas propiedades.

Los científicos de materiales pueden, por ejemplo, usar esta información para tener un nivel de control sobre un material para hacer que se ensamble en estructuras muy complicadas o para hacer membranas que filtren con precisión los contaminantes en el agua. Su esperanza es que los científicos, inspirados por los biopolímeros, puedan tomar esta habilidad para predecir los comportamientos físicos simplemente leyendo la secuencia para finalmente diseñar nuevos materiales inteligentes de esta manera.

"Esto, en cierto sentido, está acercando la biología y los polímeros sintéticos", dijo Sing. "Por ejemplo, al final del día, no hay una gran diferencia en la química entre las proteínas y el nylon. La biología está usando esa información para instruir cómo sucede la vida. Si usted puede poner en la identificación de estos varios enlaces específicamente, esa es información valiosa para un número de otras aplicaciones."

Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.

University of Illinois at Urbana-Champaign

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