توفر الطريقة التي طورها باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في الولايات المتحدة طريقة منهجية لترجمة تسلسل البروتينات من الأحماض الأمينية إلى تسلسل موسيقي باستخدام الخصائص الفيزيائية للجزيئات لتحديد الأصوات.
على الرغم من أن الأصوات يتم نقلها لجعلها ضمن النطاق المسموع للبشر فإن النغمات وعلاقاتها تعتمد على الترددات الاهتزازية الفعلية لكل جزيء من الأحماض الأمينية نفسها ويتم حسابها باستخدام نظريات من كيمياء الكم.
يقوم النظام الموصوف في مجلة ACS Nano بترجمة 20 نوعًا من الأحماض الأمينية وهي لبنات البناء التي تتجمع في سلاسل لتكوين جميع البروتينات إلى مقياس من 20 نغمة. أي تسلسل طويل من البروتينات للأحماض الأمينية يصبح سلسلة من الملاحظات.
وقال ماركوس بوهلر الأستاذ في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، إنه بعد الاستماع إلى الألحان الناتجة أصبح الآن قادرًا على التمييز بين تسلسلات حمض أميني معينة تتناغم مع البروتينات ذات وظائف هيكلية محددة.
وقال بوهلر إن المفهوم بأكمله هو الحصول على رؤى أفضل للبروتينات ومجموعة واسعة من الاختلافات.
تشكل البروتينات المادة الهيكلية للبشرة والعظام والعضلات ولكنها أيضًا عبارة عن إنزيمات ومواد كيميائية للإشارة ومفاتيح جزيئية ومجموعة من المواد الوظيفية الأخرى التي تشكل آلات جميع الكائنات الحية. وإن بنياتها بما في ذلك الطريقة التي تطوي بها نفسها في الأشكال التي تحدد وظائفها غالبًا معقدة للغاية. وقال:
"لديهم لغتهم الخاصة ، ونحن لا نعرف كيف تعمل. لا نعرف ما الذي يجعل بروتين الحرير بروتينًا حريريًا أو ما هي الأنماط التي تعكس الوظائف الموجودة في إنزيم. لا نعرف الكود" .يتوقع بوهلر وفريقه التوصل إلى رؤى جديدة للعلاقات والاختلافات بين العائلات المختلفة من البروتينات وتغيراتها.
كما يرغبون في استخدام هذا كوسيلة لاستكشاف التعديلات الكثيرة المحتملة على هيكلها ووظيفتها من خلال ترجمة تلك اللغة إلى شكل مختلف يعرفه البشر كثيرًا.
وقال الباحثون إن هذا يسمح بترميز جوانب مختلفة من المعلومات بأبعاد مختلفة ودرجة الصوت والحجم والمدة.
كما هو الحال مع الموسيقى فإن هيكل البروتينات لهيكل هرمي مع مستويات مختلفة من التركيب على مستويات مختلفة من الزمن.
لدراسة كتالوج الألحان من قبل مجموعة واسعة من البروتينات المختلفة تم استخدام نظام الذكاء الاصطناعي من قبل الفريق.
أدخل نظام الذكاء الاصطناعي تغييرات طفيفة في التسلسل الموسيقي أو أنشأ تسلسلات جديدة تمامًا ثم ترجم الأصوات مرة أخرى إلى بروتينات تتوافق مع الإصدارات المعدلة أو المصممة حديثًا. مع هذه العملية تمكن الفريق من إنشاء أشكال مختلفة من البروتينات الموجودة. وقال بوهلر:
"لقد تعلم الذكاء الاصطناعى لغة كيفية تصميم البروتينات" ، ويمكنه ترميزها لإنشاء أشكال مختلفة من الإصدارات الحالية ، أو تصميمات جديدة تمامًا للبروتين.وقال إنه نظرًا لوجود "تريليونات" من التوليفات المحتملة عندما يتعلق الأمر بإنشاء بروتينات جديدة "فلن تتمكن من القيام بذلك من نقطة الصفر ، ولكن هذا ما يمكن أن يتفعله الذكاء الاصطناعي."
وفقًا لـ بوهلر قد يستغرق تدريب نظام الذكاء الاصطناعي مع مجموعة من البيانات لفئة معينة من البروتينات بضعة أيام ولكنه يمكن أن ينتج بعد ذلك تصميمًا لمتغير جديد داخل ميكروثانية. وقال "لا توجد وسيلة أخرى تقترب".
وقال بوهلر:
"العيب هو أن النموذج لا يخبرنا بما يجري بالفعل في الداخل. نحن نعرف فقط أنه يعمل". "عندما تنظر إلى جزيء في كتاب مدرسي ، يكون ثابتًا".لا تسمح العملية بأي تعديلات يتم التحكم فيها. أي تغييرات في خصائص مثل القوة الميكانيكية ، والمرونة ، أو التفاعل الكيميائي ستكون عشوائية بشكل أساسي وهو ما زال بحاجة للقيام بالتجربة. عندما يتم إنتاج نوع جديد من البروتين "لا توجد وسيلة للتنبؤ بما سيفعله".
تم إنشاء التراكيب الموسيقية المطورة من أصوات الأحماض الأمينية بواسطة الفريق الذي يحدد هذا النطاق الموسيقي الجديد ذو 20 نغمة. تتكون القطع الفنية التي شيدوها بالكامل من الأصوات الناتجة عن الأحماض الأمينية.