Miten koneoppiminen ja simulaatiot voivat vauhdittaa hormoneja mittaavien anturien kehitystä?
Sähkökemialliset anturit ovat mittauslaitteita, joiden elektrodilla eli anturin mittausalueella tapahtuu sähkövirran aiheuttavia hapetus-pelkistysreaktioita, kun mitattava molekyyli kiinnittyy elektrodiin. Mahdollisia elektrodimateriaaleja on kuitenkin useita ja vaihtoehtojen läpikäyminen hidasta. Tutkijat selvittivät tekoälyn ja simulaatioiden avulla, onko grafeeni sopiva elektrodimateriaali sukupuolihormoni estradiolia mittaaviin antureihin.
Johdanto
Tiesitkö, että sukupuolihormonit eivät vaikuta vain lisääntymiselimistössä? Estradioli (17-beta-estradioli) on estrogeenien luokkaan kuuluva naissukupuolihormoni, joka tunnetaan parhaiten roolistaan kuukautiskierrossa. Sitä erittyy munasarjoissa, mutta myös paikallisesti aivoissa, missä se vaikuttaa muun muassa oppimiseen ja muistamiseen.1 Lisäksi se vaikuttaa naiskehon aineenvaihduntaan ja sitä kautta lääkkeiden tehoon. Jotta lääkeyhtiöt voivat kehittää lääkkeitä, jotka toimivat luotettavasti myös naisilla, estradiolin mittaamisesta täytyy tehdä helppoa ja tulosten saannista nopeaa. Mittausmenetelmien kehitys on kuitenkin haastavaa, koska estradiolin pitoisuus veressä voi alhaisimmillaan olla jopa alle nanogramma litrassa verta.2 Tällä hetkellä paras olemassa oleva mittaustapa on tavallinen verikoe, jonka tulosten saanti vaatii työläitä ja aikaa vieviä laboratorioanalyysejä. Täydentäväksi menetelmäksi on kehitteillä sähkökemiallisia antureita, joiden tarkat mittaustulokset voidaan saada selville heti mittaustapahtuman yhteydessä.
Sähkökemialliset anturit ovat mittauslaitteita, joiden elektrodilla eli anturin mittausalueella tapahtuu hapetus-pelkistysreaktioita, kun mitattava molekyyli kiinnittyy siihen. Hapetus-pelkistysreaktiot aiheuttavat sähkövirran, joka voidaan mitata. Molekyyli voi kiinnittyä eli adsorboitua elektrodin pinnalle kovalenttisen sidoksen tai heikompien dispersiovoimien avulla. Kovalenttinen sidos takaa yleensä vahvemman signaalin. Koska mahdollisia elektrodimateriaaleja on olemassa niin paljon, erilaisten vaihtoehtojen läpikäyminen on hidasta ja tapahtuu usein laboratoriossa yrityksen ja erehdyksen kautta. Erittäin tehokkailla tietokoneilla tehtävät koneoppimisavusteiset simulaatiot voisivat kuitenkin vauhdittaa erilaisten materiaalivaihtoehtojen kartoitusta tarjoamalla tietoa siitä, mitä elektrodilla tapahtuu atomitasolla, kun molekyyli adsorboituu sen pinnalle. Tässä tutkimuksessa tutkimme estradiolin ja grafeenin, yhden atomin paksuisen hiililevyn, välisiä vuorovaikutuksia. Tavoitteenamme oli selvittää, olisiko grafeeni hyvä elektrodimateriaali estradiolia mittaaviin antureihin. Konkreettisesti meitä kiinnosti se, missä asennossa ja mihin kohtaan grafeenilevyä estradioli adsorboituu sekä se, muodostuuko niiden välille kovalenttisia sidoksia. Valitsimme tutkittavaksi materiaaliksi juuri grafeenin, koska hiili on edullinen, laajasti saatavilla oleva ja bioyhteensopiva materiaali.
Miten tutkimus tehtiin?
Tutkimuksen ideana oli toteuttaa simulaatiosarja, jossa estradiolimalli tuodaan grafeenimallin lähelle tyhjiössä ja niiden välisiä vuorovaikutuksia lasketaan. Valmistimme estradiolimallin itse Avogadro-ohjelmiston avulla. Grafeenimallin saimme valmiina yhteistyökumppaniltamme. Koska estradiolilla on jäykkä rengasrakenteista koostuva selkäranka, eikä se voi kiertyä, kohtelimme estradiolia simulaatioiden aikana rakennuspalikkana, jonka rakenteen ei annettu muuttua. Simulaatiosarjassa muutimme estradiolin paikkaa ja asentoa grafeenilevyn yllä vaiheittain. Ennen simulaatioiden aloittamista siirsimme estradiolin keskelle grafeenilevyä. Muuttujia olivat estradiolin pyörähdys keskiakselinsa ympäri (γ eli gamma) sekä sen paikka grafeenilevyn yllä (x,y ja z).
Kuva 2 havainnollistaa muuttujia. Estradioli- ja grafeenimallit sekä niiden yhdistelmä ovat nähtävillä Kuvassa 1.
Simulaatiosarjan jokaisessa vaiheessa laskimme estradiolin ja grafeenin välisen adsorptioenergian eli molekyylin adsorboituessa vapautuvan energian. Energian laskemiseen käytimme tiheysfunktionaaliteoriaa, jossa koko järjestelmän energia lasketaan sen elektronitiheyden eli elektronien sijaintipaikkojen jakautumisen perusteella. Koska kaikki luonnonkappaleet pyrkivät mahdollisimman matalaan energiaan, adsorptio on vahvinta silloin, kun vapautuvan energian määrä on mahdollisimman suuri. Tiedot estradiolin paikkaa ja asentoa kuvaavien muuttujien arvoista sekä adsorptioenergiasta syötimme bayesilaiseen optimointiin perustuvaan tekoälymalliin,3 joka ehdotti aiemmin syötetyn tiedon perusteella, mihin paikkaan ja asentoon estradiolimalli kannattaisi seuraavaksi sijoittaa grafeenilevyn ylle. 325:n yksittäisen simulaation jälkeen tekoälymalli sai valmiiksi arvion kaikkien mahdollisten muuttujille annettavien arvojen yhdistelmien tuottamista adsorptioenergioista.
Mitä tutkimuksessa löydettiin?
Tekoälyn tuottamaa tietoa analysoimalla löysimme kaksi muuttujayhdistelmää, joita vastaavat estradiolin paikat ja asennot grafeenilevyn yllä maksimoivat adsorption yhteydessä vapautuvan energian. Tässä vaiheessa emme enää kohdelleet estradiolia ja grafeenia kiinteinä rakennuspalikoina, vaan annoimme niiden mukautua toistensa läsnäoloon. Nimesimme löydetyt rakenteet E2-A:ksi ja E2-B:ksi (Kuva 3). Huomasimme, että sivusta katsottuna rakenteet näyttivät hyvin samanlaisilta. Verrattuna alkuperäiseen estradiolimalliin huomasimme kuitenkin, että molekyylin matala osa oli laskeutunut yläviistosta grafeenin suuntaiseksi (vrt. Kuva 1). Samoin alun perin tasomaisen grafeenin keskiosa on painunut hieman molekyylin alla. Ylhäältä katsottuna huomasimme, että estradioli oli adsorboitunut grafeenilevylle eri asennossa. Ero näiden kahden rakenteen adsorptioenergioiden välillä oli vain 0.03 elektronivolttia (eV), mikä on niin pieni ero, että estradioli voi todennäköisesti siirtyä vapaasti näiden kahden rakenteen välillä huoneenlämmössä.
Tutkimme myös järjestelmän elektronirakennetta eli sitä, miten grafeenin ja estradiolin elektronit ovat sijoittuneet niiden ympärille. Elektronipilvien osittainen päällekkäisyys viittaisi kovalenttisen sidoksen muodostumiseen, mutta emme havainneet tällaista päällekkäisyyttä. Laskimme myös grafeenin ja estradiolin välillä siirtyvän sähkövarauksen määrän, se oli hyvin pieni. Emme siis löytäneet merkkejä kovalenttisista sidoksista, mikä viittaa siihen, että adsorption aiheuttavat dispersiovoimat. Todennäköisesti adsorptio perustuu pääosin estradiolin ja grafeenin aromaattisten renkaiden väliseen vetovoimaan. Grafeeni ei siis ole erityisen hyvä elektrodimateriaali estradioliantureihin. Grafeenia voi kuitenkin muokata esimerkiksi korvaamalla osan hiiliatomeista muilla atomeilla tai luomalla siihen ”aukkoja” poistamalla hiiliatomeja. Tulevaisuudessa voisimme tutkia tällaisia muokattuja grafeenipohjaisia materiaaleja ja verrata niiden tuloksia tämänkertaisen tutkimuksen tuloksiin.
Lopuksi
Tutkimuksessa halusimme selvittää, mihin kohtaan grafeenilevyä ja missä asennossa estradioli adsorboituu. Löysimme kaksi muuttujayhdistelmää, jotka maksimoivat adsorption yhteydessä vapautuvan energian. Lisäksi tavoitteena oli selvittää, muodostuuko estradiolin ja grafeenin välille kemiallisia sidoksia vai johtuuko adsorptio dispersiovoimien vaikutuksesta. Saimme selville, että adsorptiota dominoivat dispersiovoimat. Siitä voidaan päätellä, että grafeeni ei ole erityisen hyvä elektrodimateriaali estradioliantureihin.
Tutkimuksen tulosten soveltamista rajoittaa se, että toteutimme simulaatiot tyhjiössä. Oikeasti emme kuitenkaan elä tyhjiössä, vaan ympärillämme on koko ajan vähintäänkin ilmaa, joka on sekoitus eri kaasuja. Koska tavoitteenamme on kehittää antureita, joilla voidaan mitata estradiolia esimerkiksi verestä, jatkossa pitää kehittää keinoja, joilla voidaan ottaa huomioon esimerkiksi veren pH:n ja muiden sen sisältämien molekyylien vaikutus adsorptioon. Lopulta tavoitteena on tehdä simulaatioista niin realistisia, että niitä voisi vertailla laboratoriossa tehtyihin mittauksiin.
Tulevaisuudessa tarkoituksenamme on tehdä simulaatioista realistisempia lisäämällä niihin erilaisia ympäristötekijöitä, kuten ympäröivä neste ja muita molekyylejä. Koneoppimisavusteiset simulaatiot voivat vauhdittaa anturikehitystä merkittävästi, koska ne säästävät laboratorioresursseja.