Pesquisadores usam corrente elétrica para buscar vida fora da Terra - Foto: Reprodução/Imagem gerada com IA
Nanotecnologia – Pesquisadores da Universidade de Osaka, no Japão, desenvolveram uma técnica elétrica que pode ajudar a identificar sinais químicos associados à vida fora da Terra. O método combina nanotecnologia e inteligência artificial para distinguir formas de aminoácidos em nível de molécula individual, alcançando mais de 80% de precisão.
A técnica foi testada com materiais naturais, incluindo amostras do meteorito Murchison, na Austrália, e de solo do deserto do Atacama, no Chile. Segundo os pesquisadores, os resultados foram comparáveis aos obtidos por métodos tradicionais de análise.
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Os aminoácidos são componentes básicos das proteínas e podem existir em duas formas espelhadas, conhecidas como L e D. Essa propriedade é chamada de quiralidade.
Nos seres vivos, quase todos os aminoácidos aparecem na forma L. Já processos químicos e físicos não biológicos tendem a produzir as duas versões em quantidades semelhantes. Por isso, a proporção entre aminoácidos L e D pode funcionar como uma biossinatura, ou seja, um sinal químico capaz de indicar a presença de vida.
É essa diferença que a equipe da Universidade de Osaka pretende detectar. Em vez de depender exclusivamente de métodos de análise química convencional, os pesquisadores desenvolveram uma maneira de transformar a passagem de cada molécula em um sinal elétrico.
O sistema utiliza dois nanofios de ouro separados por uma abertura extremamente pequena. Embora os fios não estejam em contato direto, elétrons conseguem atravessar o espaço por meio de um fenômeno da mecânica quântica conhecido como tunelamento.
Esse movimento gera uma corrente elétrica muito pequena, chamada corrente de tunelamento. Quando um aminoácido atravessa a abertura, ele interfere na passagem dos elétrons e modifica a corrente.
Como cada molécula produz um padrão característico no sinal elétrico, essas alterações permitem identificar o aminoácido que passou pelo espaço. As formas L e D também produzem diferenças no sinal, que são analisadas pela inteligência artificial.
Dessa maneira, o sistema consegue determinar qual forma da molécula está presente e realizar a contagem dos aminoácidos individualmente.
“Combinando nossa técnica de tunelamento em nanofenda com inteligência artificial, conseguimos distinguir as formas L e D dos aminoácidos com mais de 80% de precisão”, afirma Takahito Oshiro, autor principal do estudo.
Segundo o pesquisador, o trabalho representa a primeira discriminação da quiralidade de aminoácidos em nível de molécula individual.
Para avaliar o funcionamento da tecnologia em situações mais complexas, os pesquisadores realizaram testes com diferentes tipos de amostras. O trabalho envolveu diferentes tipos de aminoácidos misturados, materiais de origem natural em vez de compostos isolados, ambientes com composições químicas variadas e características que pudessem ser comparadas com os resultados de métodos tradicionais.
Os testes mostraram que a abordagem conseguiu identificar as principais características da composição de aminoácidos presentes nos materiais analisados.
“Analisamos amostras naturais do meteorito Murchison, na Austrália, e amostras de solo do Atacama, no Chile”, explica Masateru Taniguchi, autor sênior do estudo. “Nosso método foi comparável aos métodos tradicionais, pois ambos conseguiram capturar as principais características da composição de aminoácidos.”
A expectativa dos pesquisadores é transformar o princípio desenvolvido em instrumentos compactos capazes de realizar detecção elétrica. A tecnologia ainda está em desenvolvimento, mas poderá ser utilizada em futuras pesquisas voltadas à identificação de sinais químicos associados à vida fora da Terra.
O trabalho será publicado na Nature Communications. A proposta mostra como a combinação entre nanofios e inteligência artificial pode transformar moléculas individuais em sinais elétricos capazes de revelar sua composição e, potencialmente, ajudar na busca por evidências de vida extraterrestre.
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(Com informações de Olhar Digital)
(Foto: Reprodução/Imagem gerada com IA)
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