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Digging Deep into the Sequence Space of Electrochemical Debonding of Peptides to Impact Next Generation Polymer Adhesives

Descrizione del progetto

Strategie digitali per identificare e progettare polimeri elettroattivi di prossima generazione

Gli adesivi sono ovunque: nei telefoni, nei dispositivi medici e nell’edilizia. Ciononostante, una volta incollati, la maggior parte di essi è difficile o impossibile da rimuovere senza danni, il che limita il riciclo, la riparazione e il riutilizzo e genera uno spreco di materiali ed energia. E se ci fosse un modo per progettare colle che si attaccano saldamente, ma che si staccano senza problemi quando serve? Il progetto IDefix, finanziato dal CER, si prefigge di consentire il raggiungimento di tale finalità. Combinando chimica dei peptidi, sequenziamento ad alto rendimento e apprendimento automatico, il progetto decifra il modo in cui i polimeri interagiscono con le superfici per creare adesivi sintonizzabili e «intelligenti». La piattaforma di progettazione basata sui dati del team, chiamata SurPhage, identifica strutture molecolari in grado di rispondere a stimoli elettrici o meccanici, aprendo la strada allo sviluppo di rivestimenti reversibili, compositi autorigeneranti e persino cerotti medici controllati a distanza.

Obiettivo

Generating novel polymer functions based on rational design criteria, derived from deep statistical analysis of massive experimental data sets, would fundamentally impact materials development and represent the next evolutionary step in macromolecular engineering.


The IDefix project establishes a generic information-based design strategy to define polymer–surface interactions that represent the key property in various applications. The project focuses on advancing adhesives, to facilitate material-specific adsorption and triggerable desorption by distinct electrochemical transformations.

The rationale of engineering such polymers is extracted from peptide phage display (PD) biopanning with an advanced selection scenario and using next-generation sequencing (NGS). This allows to screen 10^9 sequences and readout of 10^6, providing the data sets to feed machine learning (ML) tools.
A new software tool “SurPhage” is developed and tailored to the material-oriented biopanning. Leveraging ML concepts, sequence data interpretation and feature abstraction are combined with sequence-function data of a broad analysis pipeline to learn on the rationale that feeds generative models for in-silico design.

The underlying chemistry relies on peptides with L-3,4-Dihydroxyphenylalanin (Dopa)-residues that show potent catechol anchors and a unique debonding mechanism on quinone oxidation. However, the strategy enables to identify hidden champions and discover novel Dopa-free mechanisms.

Employing the design rationale an IDefix platform is developed, covering polymers from artificial adhesive proteins to copolymers. These enable the electrochemical manipulation of adhesives, coatings or membranes, facilitating applications of debonding on command or dimming of permeability. Combining IDefix materials with piezoelectric elements leads to self-reinforcing mechano-responsive composites and integrating in near-field communication devices enables remote controlled drug release patches.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2024-ADG

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Istituzione ospitante

HUMBOLDT-UNIVERSITAET ZU BERLIN
Contributo netto dell'UE
€ 2 499 995,00
Indirizzo
UNTER DEN LINDEN 6
10117 Berlin
Germania
Regione
Berlin Berlin Berlin
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Beneficiari (1)