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Polyurethan (PU) ist ein allgegenwärtiger Kunststoff, der in zahlreichen Produkten des täglichen Lebens zu finden ist – von Matratzen und Polstermöbeln über Dämmstoffe bis hin zu Sportschuhen. Seine Vielseitigkeit und robusten Eigenschaften machen ihn unverzichtbar. Doch genau diese Stabilität, insbesondere als Duroplast, der beim Erhitzen nicht schmilzt, sondern sich zersetzt, macht sein Recycling zu einer komplexen und energieintensiven Herausforderung. Weltweit wurden im Jahr 2024 rund 22 Millionen Tonnen Polyurethan produziert, wovon ein Großteil bisher verbrannt oder auf Deponien entsorgt wird. Dies stellt eine erhebliche Belastung für Umwelt und Klima dar, da die Hauptbestandteile des Materials überwiegend aus fossilem Erdöl gewonnen werden.
Ein chinesisches Forschungsteam hat nun einen potenziellen Game Changer im Polyurethan-Recycling vorgestellt: die Identifizierung eines hochwirksamen Enzyms namens AbPURase mithilfe Künstlicher Intelligenz. Dieses Enzym ist in der Lage, die extrem stabilen Bindungen von Polyurethan aufzubrechen und den Kunststoff in seine ursprünglichen chemischen Bausteine, die Monomere, zu zerlegen. Diese Monomere können anschließend direkt für die Herstellung von neuem, hochwertigem Polyurethan wiederverwendet werden, was einen echten Kreislauf ermöglicht.
Der Erfolg dieser Methode basiert auf einem sogenannten chemo-enzymatischen Prozess. Hierbei wird ein bereits etabliertes industrielles Verfahren, die Glykolyse, mit dem neu entdeckten Biokatalysator AbPURase kombiniert. Während die herkömmliche Glykolyse zur Aufspaltung von PU hohe Temperaturen und Chemikalien wie Diethylenglykol erfordert, ermöglicht das Enzym AbPURase dies bereits bei moderaten 50 Grad Celsius. Unter diesen Bedingungen zeigte sich das Enzym als über 450-mal aktiver als alle bisher bekannten natürlichen Enzyme. In Labortests konnte so über 95 Prozent eines PU-Schaumstoffs innerhalb von acht bis zwölf Stunden abgebaut werden, wobei das Enzym selbst stabil genug für mehrfachen Einsatz blieb.
Die Entdeckung von AbPURase war kein Zufall, sondern das Ergebnis eines gezielten Einsatzes von Künstlicher Intelligenz. Das Forschungsteam entwickelte ein spezielles KI-Framework namens GRASE (Graph neural network-based recommendation of active and stable enzymes). Dieses Graphen-Neuronale-Netz (GNN) wurde darauf trainiert, Enzyme zu identifizieren, die zwei entscheidende Kriterien erfüllen: eine extrem stabile Struktur, um den anspruchsvollen Bedingungen industrieller Anwendungen standzuhalten, und eine flexible, funktionale Bindungstasche, die den Angriff auf das Polymer ermöglicht. GRASE bewertete Tausende von Kandidaten, und AbPURase erwies sich als die effizienteste Lösung, die diese Bedingungen optimal vereint.
Die Ergebnisse der Studie, die bereits den Kilogramm-Maßstab validiert hat, sind vielversprechend und gehen weit über ein reines Laborexperiment hinaus. Ähnliche Ansätze des enzymatischen Recyclings, beispielsweise für PET-Kunststoff, wurden bereits erfolgreich lizenziert und zeigen das Potenzial dieser Technologie. Ein deutsches Biotechnologieunternehmen, ESTER Biotech, hat ein ähnliches, in einem Komposthaufen entdecktes Enzym namens PHL7 für das PET-Recycling zur Marktreife gebracht und plant Pilotprojekte im großtechnischen Maßstab. Dieses Enzym bietet Vorteile wie den Erhalt der Materialqualität und eine hohe Stabilität über einen weiten Temperaturbereich.
Dennoch sind noch erhebliche Schritte erforderlich, um von der Kilogramm-Produktion zu den Millionen Tonnen PU-Abfall, die jährlich anfallen, zu gelangen. Offene Fragen betreffen insbesondere die Kosten für die biotechnologische Herstellung des Enzyms in großem Maßstab und dessen exakte Lebensdauer unter realen Abfallbedingungen. Zusätzlich müssen die Hersteller in der PU-Industrie, die jeweils eigene Rezepturen verwenden, spezifische Herausforderungen wie Abfalltrennung, Logistik und Sortierung von PU nach Typen berücksichtigen. Das chemische Recycling ist somit nur ein Teil einer umfassenderen Lösung.
Trotz dieser Herausforderungen verdeutlicht der Ansatz, wie KI-gestütztes Proteindesign dazu beitragen kann, bestehende, ineffiziente Industrieprozesse grundlegend zu verbessern und einen wichtigen Beitrag zur Kreislaufwirtschaft zu leisten. Die Europäische Union hat ambitionierte Recyclingziele gesetzt, die bis 2035 eine Steigerung des Kunststoffrecyclings um zehn Millionen Tonnen pro Jahr vorsehen. Innovative Technologien wie das enzymatische Recycling, unterstützt durch KI, könnten entscheidend sein, um diese Ziele zu erreichen und die Abhängigkeit von fossilen Rohstoffen zu reduzieren.
Die Forschung konzentriert sich zudem auf die Entwicklung von Polyurethanen, die von Natur aus besser recycelbar oder sogar biologisch abbaubar sind. Dies umfasst die Verwendung von biobasierten Polyolen und Isocyanaten aus pflanzlichen Ölen sowie die Integration von biologisch abbaubaren Polyestern. Solche Innovationen, kombiniert mit fortgeschrittenen chemischen Recyclingmethoden und enzymatischer Depolymerisation, könnten eine nachhaltigere Zukunft für Polyurethanprodukte ermöglichen.
Die Kombination aus bio-chemischen Prozessen und der analytischen Leistungsfähigkeit von Künstlicher Intelligenz eröffnet somit neue Wege, um einen der hartnäckigsten Plastikabfälle in wertvolle Rohstoffe zurückzuverwandeln und die Kreislaufwirtschaft signifikant voranzutreiben.
Bibliography - t3n.de: "Polyurethan-Recycling: KI-Tool findet Enzym, das Müll in Rohstoff verwandelt" (01.11.2025) - finanznachrichten.de: "Polyurethan-Recycling: KI-Tool findet Enzym, das Müll in Rohstoff verwandelt" (02.11.2025) - alcimed.com: "Polyurethan: neue Möglichkeiten für das Recycling" (04.07.2025) - chemie.de: "Forscher entdecken einen intelligenteren Weg zum Recycling von Polyurethan" (21.08.2024) - chemie.de: "Industrielle Rohstoffe aus Abfällen herstellen" (11.03.2025) - biooekonomie.de: "Riesenappetit auf den Kunststoff PET" (31.10.2025) - goodnewsnetwork.org: "Plastic-Recycling Enzyme Discovered in Compost Heap Close to Commercialization Through German Startup" (13.06.2025) - youtube.com/INDUSTRIEMAGAZIN: "Revolution im Recycling: Mit KI & Sensorik gegen wird Müll zum..." (23.05.2025)Lernen Sie in nur 30 Minuten kennen, wie Ihr Team mit KI mehr erreichen kann – live und persönlich.
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