Künstliche dynamische Gast-adaptive Wirtsmoleküle für Katalysatoren und Sensoren

• Antragsteller: Dr. Zhenpin Lu
• Fachliche Zuordnung: Organische Molekülchemie - Synthese, Charakterisierung ; Baustoffwissenschaften, Bauchemie, Bauphysik
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 372823299

Moderne industrielle Katalysatoren sind in der aktuellen Anwendung in der Lage den Wert chemischen Ausgangsmaterials viele Male zu vervielfachen. Allerdings ist es nicht möglich mit synthetischen Katalysatoren die Effizienz und Selektivität von Enzymen zu reproduzieren. Gleichfalls können synthetische Chemosensoren nicht mit der Sensitivität und Selektivität von Proteinrezeptoren mithalten. Biologische Systeme wurden durch Evolution mittels natürlicher Selektion optimiert, was es gestattet ihre Funktion auf Arten zu optimieren, welche selbst für den besten Designer nur schwer vorherzusagen sind. Wir schlagen vor, neue Katalysatoren und Sensoren zu erzeugen, welche angepasst werden können, um ihre Funktion zu optimieren. Ziel dieses Projektes ist es, eine neue Klasse molekularer Container zu erzeugen, die leicht verändert werden können, um unterschiedliche Gastmoleküle mit hoher Affinität zu binden. Diese Anpassung wird in der Erzeugung von substratspezifischen Sensoren und enzymähnlichen Katalysatoren Anwendung finden, wenn Analoga der Übergangszustände als Matrize verwendet werden. Die Möglichkeit schnell Designer-Katalysatoren für verschiedene Reaktionen zu erzeugen, kombiniert mit der Aussicht in Wasser zu arbeiten, könnte diese katalytischen Kapseln für die industrielle Verwendung als grüne Nanoreaktoren interessant machen.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: Großbritannien
• Gastgeber: Professor Dr. Jonathan R. Nitschke