Учёные предложили искать «зеркальную жизнь» по свечению клеток

Представьте, что все молекулы в живом организме поменяли свою форму на зеркальную — как правая рука превращается в левую. На Земле жизнь построена на одном наборе таких форм, но учёные обсуждают гипотетическую «зеркальную жизнь» — организмы, собранные из противоположного набора. Пока их никто не создал и не нашёл, но уже сейчас думают, как распознать, если появятся.

В декабре 2024 года исследователи обосновали: если искусственная зеркальная жизнь вырвется на свободу, она может стать угрозой для всей земной экосистемы. Зеркальные бактерии, по их оценке, способны обойти иммунную систему и вызвать смертельные инфекции у людей, животных и растений. Обычные контрмеры — зеркальные антибиотики и фаги — вряд ли помогут. Поэтому в научном сообществе и на уровне правительств зазвучали призывы к упреждающему контролю, вплоть до запрета на исследования зеркальной жизни.

Специалисты Стратклайдского и Даремского университетов в Великобритании предлагают искать «зеркальные» клетки по особенностям свечения. Идея в том, чтобы использовать флуоресцентные зонды — вещества, которые связываются с компонентами клетки и начинают светиться. В зависимости от того, с какой молекулой связывается зонд, его свечение может отличаться по круговой поляризации — направлению вращения электрического поля световой волны. Такие сигналы уже умеют измерять специальными приборами.

Чтобы снизить число ложных срабатываний, авторы предлагают использовать не один зонд, а несколько — их сочетание должно надёжнее указывать на необычный набор молекулярных форм.

Пока это только концепция метода, а не готовый детектор. Следующий шаг — проверить подход на обычных биологических образцах и понять, какие сигналы он действительно способен различать. Учёные отмечают: в основе предложенной технологии лежат те же оптические принципы, что и в трёхмерных киноочках, поэтому метод можно будет масштабировать и использовать в портативных устройствах.

Ранее исследование Тунлинского и Тайюаньского университетов в Китае показало, что учебные нейросети помогают студентам учиться лучше, но не напрямую: они втягивают в процесс, с ними интереснее разбираться в материале, а уже это приносит хорошие оценки.