AI-ontworpen eiwitten die 150 °C en nanonewton krachten overleven Eiwitten zijn meestal fragiele machines. Verhit ze, trek eraan of stuur ze door een hoge-temperatuur sterilisatiestap (zoals die in ziekenhuizen worden gebruikt), en de meeste zullen ontvouwen en aggregeren, waardoor ze hun functie verliezen. Toch suggereren veel natuurlijke systemen—zoals spier titin of spinnenzijde—dat als je β-sheet waterstofbruggen op de juiste manier organiseert, je opmerkelijke mechanische sterkte en thermische veerkracht kunt krijgen. Bin Zheng en co-auteurs nemen dat idee en duwen het naar het uiterste. Beginnend vanuit het titin I27 domein, gebruiken ze een AI+MD-pijplijn—RFdiffusion voor backbone generatie, ProteinMPNN voor sequentieontwerp, ESMFold/AlphaFold2 voor structuurvoorspelling, en gestuurde/annealing MD voor screening—om systematisch de krachtdragende β-strengen te verlengen en het aantal backbone waterstofbruggen in een schuifgeometrie te maximaliseren. Over meerdere ontwerprondes heen, laten ze het netwerk groeien van 4 naar 33 backbone H-bruggen, waardoor een “SuperMyo” serie eiwitten ontstaat met ontvouwkrachten boven de 1.000 pN—ongeveer 4× sterker dan I27 onder dezelfde trekcondities. Opmerkelijk is dat deze eiwitten niet alleen opnieuw vouwen na kracht, maar ook structuur en functie behouden na blootstelling aan 150 °C en herhaalde hoge-temperatuur sterilisatiecycli, en kunnen worden gebruikt als crosslinkers om hydrogels te maken die die behandelingen intact overleven. De boodschap is krachtig: door generatief eiwitontwerp te combineren met fysica-gebaseerde simulaties, is het nu mogelijk om een eenvoudig principe—zo veel mogelijk schuifmodus waterstofbruggen in β-sheets te stoppen—om te zetten in synthetische eiwitten en materialen die rivaliseren of de mechanostabiele systemen van de natuur overtreffen, waardoor eiwit-gebaseerde hydrogels en biomaterialen mogelijk worden die functioneel blijven onder omstandigheden die normaal gesproken conventionele eiwitten zouden vernietigen. Paper: