Вчені розробили компактний метод виявлення амінокислот, який у майбутньому може допомогти шукати ознаки життя на інших планетах і супутниках. Технологія використовує електричний струм, нанодроти із золота та машинне навчання, щоб розрізняти молекули за їхньою структурою. На відміну від традиційних методів аналізу, вона потребує менше матеріалу та простішої підготовки зразків.
Дослідження міжнародної команди під керівництвом науковців з Університету Осаки в Японії опубліковане в журналі Nature Communications. Поки що розробка не здатна самостійно знаходити інопланетне життя: для аналізу їй потрібен фізичний зразок речовини. Проте в майбутньому технологія може стати частиною наукових приладів на космічних зондах і роверах.
Чому амінокислоти важливі для пошуку життя
Амінокислоти — це молекулярні будівельні блоки білків, необхідних для життя на Землі. Вони існують у двох дзеркальних формах — L та D. Таку властивість називають хіральністю.
У земних живих організмах білки побудовані переважно з L-амінокислот. Натомість у процесах, які відбуваються без участі життя, можуть утворюватися обидві форми. Тому співвідношення L- і D-молекул у зразку може дати підказку щодо його походження.
Однак це не універсальний доказ існування життя. Хіральні сполуки можуть виникати й у неживих хімічних процесах, а результати аналізу потрібно оцінювати разом з іншими даними. Для астробіології — науки про можливе життя за межами Землі — такий показник є одним із потенційно корисних інструментів пошуку.
Як працює електричний тест
Традиційно амінокислоти аналізують за допомогою рідинної хроматографії в поєднанні з мас-спектрометрією (LC–MS). Цей підхід дає змогу досліджувати склад зразків, але потребує спеціалізованого обладнання, підготовки матеріалу та низки хімічних процедур. Для компактного космічного апарата такі вимоги можуть стати суттєвим обмеженням.
Нова технологія використовує два надзвичайно тонкі золоті нанодроти, розділені крихітним проміжком. Коли між ними прикладають напругу, електрони можуть проходити через цей проміжок завдяки квантовому ефекту, відомому як тунелювання.
Якщо на мікрочип із таким нанозазором нанести розчин, що містить амінокислоти, окремі молекули впливатимуть на електричний струм. Ці зміни реєструються як характерні електричні сигнали. Далі в роботу вступає машинне навчання. Алгоритм аналізує отримані сигнали й допомагає визначити, до якої форми — L чи D — належить молекула.
За словами біоінженера Такіхіто Осіро з Університету Осаки, у дослідженні точність розрізнення двох форм амінокислот перевищила 80%. Автори також зазначають, що їм уперше вдалося продемонструвати розрізнення хіральності амінокислот на рівні окремих молекул за допомогою такого підходу.
Технологію перевірили на метеориті та пустельному ґрунті
Дослідники випробували метод не лише на контрольованих зразках, а й на природних матеріалах. Серед них були фрагменти метеорита Мерчисон, знайденого в Австралії, та зразки ґрунту з пустелі Атакама в Чилі.
За словами нанотехнолога Масатеру Танігуті з Університету Осаки, результати нового методу були порівнянними з даними традиційних способів аналізу щодо основних особливостей амінокислотного складу досліджених зразків.
Це важливий крок для перевірки практичної придатності розробки. Водночас такі випробування ще не означають, що прилад готовий надійно ідентифікувати невідомі речовини в умовах іншої планети. Для цього знадобляться додаткові перевірки та вдосконалення.
Чи допоможе пристрій знайти інопланетян
Головна потенційна перевага технології — компактність. Якщо її вдасться адаптувати для роботи в космосі, сенсор можна буде встановлювати на автоматичних дослідницьких апаратах, які аналізуватимуть ґрунт або інші доступні матеріали на Марсі, крижаних супутниках чи інших небесних тілах.
На відміну від дистанційних телескопічних спостережень, цей метод потребує безпосереднього контакту зі зразком. Він не може визначити наявність життя на далекій планеті просто за світлом, що надходить від неї. Його завдання — шукати потенційні хімічні ознаки життя в матеріалі, який уже вдалося зібрати.
Одним із головних викликів залишається здатність системи аналізувати молекули, з якими вона раніше не стикалася. Алгоритми машинного навчання потрібно буде перевірити на ширшому спектрі сполук і складніших зразків, щоб зменшити ризик помилкових висновків.
Наразі розробка є перспективним інструментом хімічного аналізу, а не готовим детектором позаземного життя. Проте поєднання нанотехнологій, електричних вимірювань і штучного інтелекту може зробити пошук потенційних біологічних слідів простішим і доступнішим для майбутніх космічних місій.