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受自然启发的循环经济回收新方法——利用蛋白质回收塑料

我们社会每年产生的大量塑料垃圾是一个巨大的问题。废物进入河流和海洋并堵塞发展中国家的垃圾填埋场,造成滴答作响的生态定时炸 弹。这对政府和科学家来说是一个必须克服的巨大挑战。

塑料问题的规模

问题的严重性不可低估。据估计,海洋中的塑料垃圾多达 5.25 万亿件。太平洋的大垃圾带已经发展到法国的三倍。海洋生态系统受到的破坏几乎无法修复。

塑料可能需要几个世纪才能降解。大多数塑料被设计为一次性使用,只用过一次就扔掉。全世界每年总共使用 5 万亿个塑料袋,研究人员估计,自 1950 年代初以来,已制造了超过 83 亿公吨的塑料。这相当于 10 亿头大象或 822,000 座埃菲尔铁塔的重量。

生产的所有塑料中有 60% 最终进入垃圾填埋场和海洋。目前管理塑料废物的方法是回收,但并非所有塑料都可以通过现有方法回收。我们只回收了约 9% 的塑料垃圾,其中 79% 最终进入垃圾填埋场或自然环境,12% 被焚化。许多发达国家缺乏回收所有塑料的基础设施,将其运往海外,堆积成山,破坏当地社区。

应对挑战至关重要的新思维方式

如果要应对塑料垃圾的挑战,就必须采用新的思维方式。在多个领域工作的科学家正在加紧努力,为这个问题提供解决方案。在机器人领域工作的公司正在提供废物清理解决方案,新的可生物降解材料被用于制造,公众的口味正在从一次性塑料转向更可持续的选择。

回收的替代方法

常用的回收方法将塑料变成另一种含有相同塑料的产品。但是,质量会随着时间的推移而下降。替代方法包括化学回收,其中聚合物被解聚成其组成单体,允许重建相同或不同的聚合物。另一种选择是将聚合物升级为不同的增值化学品。然而,所有这些方法都是闭环的。

另一种方法是使用生物来源和可生物降解的物质。大自然对木质素和纤维素等天然聚合物的处理方式与合成聚合物不同。这种方法的问题在于它们仍然缓慢降解,并且材料需要时间来生长。如果这些被用于寿命较短的产品,回收和生产之间存在差异,这意味着塑料并不像它应该的那样“绿色”。

无论您怎么看,所有当前的回收方法都存在可持续性问题。研究已经发表,研究使用蛋白质的塑料回收替代品。这种新方法被称为受自然启发的循环经济回收(NaCRe)。

受自然启发的循环经济回收如何运作

塑料是基于合成聚合物的分子。大自然会产生更多类型的聚合物,但这些都是可持续的。蛋白质是一类序列定义的天然聚合物,可以很容易地被生物体消化和分解。然后可以将它们从组成氨基酸重新组装成新的蛋白质,然后生物体将其用于多种目的。蛋白质在其主链中具有可逆的可裂解键,将氨基酸连接在一起。

自然系统和过程本质上是可持续的。考虑到构成蛋白质结构的天然氨基酸只有 20 种,蛋白质循环的循环性质令人印象深刻。这是可能的,因为蛋白质是序列定义的聚合物,其多样性基于组成它们的氨基酸序列,而不是它们的化学多样性。蛋白质可能比其“母体蛋白质”更复杂,这打破了将材料回收成较低版本的回收范式。

在生物有机体中,核糖体可以从氨基酸的随机混合物中合成数量惊人的蛋白质。与母体聚合物有显着差异的聚合物可以通过这种细胞机械制造。NaCRe 就是按照这个原则工作的。

这个调查

由 Simone Giaveri 领导的团队在Advanced Materials上发表的一篇论文中介绍了这种新方法。在这项研究中,荧光和生物活性蛋白质是从解聚蛋白质和/或肽的氨基酸混合物中在细胞外合成的。使用了无氨基酸、无细胞的转录-翻译 (TX-TL) 系统。使用的系统是 PUREfrex,它基于 PURE 系统并且是可商购的。

三种肽(胰高血糖素、生长抑素 28 和 magainin II)首先使用嗜热菌蛋白酶(一种热稳定的金属蛋白酶)和亮氨酸氨基酸酶进行消化。该方法成功地将商业上可行的蛋白质(β-乳球蛋白膜,用于水过滤)转化为生物技术相关的蛋白质(儿茶酚 2,3-双加氧酶)。儿茶酚 2,3-双加氧酶催化单芳烃的降解。

该团队进行了对照实验,以确保 TX-TL 系统不含氨基酸,表明缺乏可检测的蛋白质表达。最初,研究的重点是短肽,以开发一种稳健的解聚方法。

为了更好地建立 NaCRe 的商业相关性,成功回收了技术相关材料。将丝素蛋白与嗜热菌蛋白酶和 LAP 一起孵育,回收游离氨基酸,然后将其用于表达绿色荧光蛋白 (GFP)。相关产量约为 95%,表明 NaCRe 能够回收具有高分子量结构的聚合物。该方法还处于起步阶段,但显示出有趣的潜力。

这对未来的可持续性意味着什么?

到 2050 年,世界人口预计将超过 100 亿。随着这种增长,对塑料的需求将会增加,这意味着将产生更多的废物。这项研究展示了一种将聚合物回收成其他商业上可行的材料的新方法,为循环经济的蓬勃发展提供了途径。

这项技术被广泛采用所面临的主要挑战之一是规模化,这将需要优化流程。然而,升级 NaCRe 过程将允许识别合适的蛋白质,从而为该方法提供真正的技术机会。

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