logo3.gif (702 bytes)

HOME


ජීවිතයේ අරුත පිළිබඳ විද්‍යාත්මක සහ දාර්ශනික සාකච්ඡා - 13

අප සාකච්ඡා කරමින් සිටින්නේ ජීවිතයේ අරුත පිළිබඳව විද්‍යාවෙන් සහ දර්ශනයෙන් ලබාගත හැකි කරුණු ය. මේ සඳහා අප ජීවිතයේ අරුත පිළිබඳව මතවාදයක්‌ ඉදිරිපත් කොට ඇත. නැවත මතක්‌ කර දීමක්‌ ලෙස එම මතවාදය පහත සඳහන් ලෙස ඉදිරිපත් කළ හැකි ය.

1. අප ගේ ජීවිතයේ අරුත කුමක්‌ ද යන්න අප නිතර අසන ප්‍රශ්නයකි.

2. අප එසේ අසන්නේ එහි තේරුමක්‌ නැතැයි අපට හැඟෙන නිසා ය.

3. අප සතුටින් හැම දා ජීවත් වනවා නම් එම ප්‍රශ්නය අප අසන්නේ නැත.

4. අප එම ප්‍රශ්නය අසන්නේ අප ටික කාලයක්‌ දුකින් සිට මරණයට පත් වන නිසා ය.

5. තව ද එම ප්‍රශ්නය අසන්නේ අප සඳහා වූ අරුතක්‌ ජීවිතයෙන් බලාපොරොත්තු වන නිසා ය.

6. අප ජීවත් වන්නේ අප සඳහා ය යන මතයේ පිහිටා ය, එම ප්‍රශ්නය අසන්නේ.

7. එහෙත් අප ජීවත් වන්නේ අප සඳහා නො වන්නට පුළුවන.

8. මුළු මහත් විශ්ව ක්‍රියාදාමයේ කුමක්‌ හෝ කාර්යයක්‌ අප විසින් සිදු කරනවා විය හැකි ය.

9. අප මරණයට පත් වන විට අප ඉතිරි කරන්නේ අපගේ ජාන (DNA, RNA, ප්‍රොaටීන) වන්නේ ය.

10. අප සහ අනෙකුත් ජීවීන් නිර්මාණය වී ඇත්තේ මේ කාර්ය කිරීමට ය.

11. අප ගේ ඥානය, නිර්මාණශීලිත්වය සහ ආශාව මේ කාර්යය ඉටු කිරීම සඳහා වර්ධනය වී ඇත.

12. අප සිදු කරන සියලු ක්‍රියා ඥානය, නිර්මාණශීලිත්වය සහ ආශාව විසින් පාලනය කෙරෙයි. එම ක්‍රියා සිදු කරන විට අප ගේ ජානවල වෙනසක්‌ ඇති වේ. අප ඉතිරි කර මරණයට පත් වන්නේ එසේ දියුණු වූ ජාන වන්නේ ය.

13. එම සේවය කිරීමට ආශාව විසින් අප වහළුන් සේ බැඳ තබනු ලැබ ඇත.

14. අප ගේ ජීවිතයේ අරුත වන්නේ විශ්වයට අවශ්‍ය DNA, RNA, ප්‍රොaටීන නිෂ්පාදනය කිරීම ය. එය ප්‍රොටීන ලෝකයක්‌ ලෙස හැඳින්වේ.

15. විශ්වයට මේ දේවල් අවශ්‍ය වන්නේ ඇයි දැයි අපි නො දනිමු. විශ්වය පිළිබඳ තවත් බොහෝ දේවල් අපි නො දනිමු.

මේ සාකච්ඡාවට ඉතා ම වැදගත් වන ප්‍රොaටීන පිළිබඳව අප ගැඹුරු ලෙස සාකච්ඡා කොට ඇත. අප ගේ ජීවිතයේ අරුත DNA, RNA, ප්‍රොaටීන නිෂ්පාදනය නම් ඒ දේවල් පිළිබඳ වැටහීමක්‌ නොමැති ව මේ සාකච්ඡාව ඉදිරියට ගෙන යා නොහැකි ය. අපි පසුගිය ලිපියේ ප්‍රොaටීන සම්මිඤ්ජනය පිළිබඳව ලැටිස්‌ මොන්ටි කාලෝ ක්‍රමය භාවිත කරන අන්දම සඳහන් කළෙමු. එම ක්‍රමය පරිගණක භාවිත කොට ප්‍රොaටීන සම්මිඤ්ජනය ගණිත මොඩලයක්‌ ලෙස සමාකරණය කරන බව පැවසුවෙමි.

ප්‍රොaටීන ක්‍රියාකාරී වන්නේ සම්මිඤ්ජනයට බඳුන් වූ පසු ය. එම නිසා එම ක්‍රියාදාමය වටහාගත යුතු ය. එම ක්‍රියාදාමය අධ්‍යයනය කිරීමට මොන්ටි කාලෝ ක්‍රමය මෙන්ම වැදගත් වන තවත් ක්‍රමයක්‌ වන්නේ අණුක ගතික (molecular dynamics) ක්‍රමය ය. මේ ක්‍රමය වනාහී අණුවක අංශුවල අන්තර්ක්‍රියා චලනය පැවැත්ම වැනි දේ පරිගණකය යොදා සමාකරණය කොට ඒවා කෙසේ සිදු වේ දැයි සොයා බැලීම වන්නේ ය. අණුක පද්ධතියක්‌ (molecular system) කාලය මත රැඳී පවතමින් සිදු කරන ක්‍රියාවන් ගණනය කිරීම මෙලෙස සිදු කළ හැකි ය.

අණුක ගතික සමාකරණ ක්‍රම මගින් අණුවල පිහිටීම, ප්‍රවේගය ත්වරණය වැනි කරුණු ලබා ගැනෙන්නේ අණ්‌වීක්‌ෂීය පරිමාණයට ය. මේ අණ්‌වික්‌ෂීය නොහොත් සූක්‌ෂ්ම තොරතුරු පීඩනය, උෂ්ණ්‌තවය, ශක්‌තිය, තාපය වැනි මහේක්‌ෂ පරිමාණයේ මිනුම් සමග ඇති සම්බන්ධය සොයාගැනීම කළ යුතු වන්නේ ය. අණ්‌වීක්‌ෂීය තොරතුරු මහේක්‌ෂ තොරතුරු බවට හැරවීම කළ හැක්‌කේ සංඛ්‍යාන යාන්ත්‍රණය (statistical mechanics) භාවිත කොට ය. පීඩනය, ශක්‌තිය, තාපය යනු පද්ධතියක මහේක්‌ෂ ක්‍රියාදාමයේ මිනුම් වන්නේ ය. එහි සූක්‌ෂ්ම ක්‍රියාදාමය සමන්විත වන්නේ අංශුවල ව්‍යාප්තිය, පිහිටීම, චලනය වැනි දේවලිනි. පීඩනය, ශක්‌තිය, තාපය ඇති වන්නේ අංශුවල ව්‍යාප්තිය, පිහිටීම, චලනය හේතු කොටගෙන ය. මේ සම්බන්ධතාව ගණනය කිරීමට සංඛ්‍යාත යාන්ත්‍රණයේ පිහිට පැතිය යුතු ය. පද්ධතිය නිර්මාණය වී ඇති අණුවල සූක්‌ෂ්ම හැසිරීම විසින් පද්ධතියේ මහේක්‌ෂ ලක්‌ෂණය ජනනය කරනු ලබන්නේ කෙසේ ද යන්න සොයාගැනීම සඳහා කාලය මත නො රැෙදන සංඛ්‍යාන සාමානක (time independent statistical averages) යොදාගත යුතු ය. මේ සංඛ්‍යාන සාමානක ගණනය කිරීමට සංඛ්‍යාන යාන්ත්‍රණය භාවිත කළ යුතු ය. අණ්‌වීක්‌ෂීය මිනුම් සමග මහේක්‌ෂ මිණුම් සම්බන්ධ කිරීම ගණිතමය ප්‍රකාශයක්‌ ලෙස දැක්‌වීම සංඛ්‍යාන යාන්ත්‍රණය මගින් සිදු කරන්නට මේ ක්‍රමය තැත් කරයි.

අණුක ගතික සමාකරණය මගින් පද්ධතියක අණ්‌වීක්‌ෂීය මිනුම් (microscopic measurements) ජනනය කරන්නේ ය. මේවා අති විශාල සංඛ්‍යාවක්‌ තිබිය හැකි නිසා පරිගණක සමාකරණය මගින් ඒවා ජනනය කළ යුතු වන්නේ ය. මේ ක්‍රමය නිව්ටන් ගේ චලනය පිළිබඳ දෙවැනි න්‍යාමය මත පදනම් වන්නේ ය. එම න්‍යාමය සංඛ්‍යානවලින් පෙන්නුම් වන්නේ F = ma වශයෙනි. F යනු අණුව මත ඇති කරන බලය වන්නේ ය. m යනු අණුවක ස්‌කන්ධය සහ a යනු එහි ත්වරණය ය. අණුව මත ඇති කරන බලය දන්නා විට එහි ත්වරණය ගණනය කළ හැකි ය. මේ ලෙස පද්ධතියේ ඇති සියලු අණුවල ත්වරණය සොයාගත හැකි ය. චලනය පිළිබඳ සමීකරණ අනුකලනය කිරීමෙන් අණුවල කාලයත් සමග වෙනස්‌ වන පිහිටීම, ප්‍රවේගය සහ ත්වරණය පෙන්නුම් කරන පරාචක්‍රය (trajectory) සාදාගත හැකි ය. මේ පරාචක්‍රයෙන් පද්ධතියක ලක්‌ෂණවල සාමාන්‍ය (average) අගයන් සොයාගත හැකි ය. අණුවල පිහිටීම සහ ප්‍රවේගය දන්නා විට පද්ධතියේ අතීත හෝ අනාගත තත්ත්වය මෙලෙස දැනගත හැකි ය.

මේ ගණනය කිරීම් සිදු වන්නේ පරිගණක මගින් සාදාගන්නා පද්ධතියේ සමාකරණය මගිනි. අණුක ගතික සමාකරණ තුළින් එම කාලයත් සමග වෙනස්‌ වන පිහිටීම, ව්‍යාප්තිය, චලනය, ප්‍රවේගය, ත්වරණය වැනි තොරතුරු පරිගණකය විසින් ජනනය කෙරෙන්නේ ය. එසේ ලබාගත් සාමානක භාවිත කොට ඉහත සඳහන් පරාචක්‍රය නිර්මාණය වේ. පරාචක්‍රය භාවිත කොට අණුක පද්ධතිය අනාගතයේ දී හැසිරෙන්නේ කෙසේ දැයි පූර්වකථනය කළ හැකි ය. මෙය පද්ධතියක්‌ අනාගතයේ හැසිරෙන අන්දම සොයාගන්නට යොදන ක්‍රමවේදයකි.

අණුක පද්ධතියක අණ්‌වීක්‌ෂීය තොරතුරු එනම් අණුවල පිsහිටීම, ව්‍යාප්තිය, ප්‍රවේගය, ත්වරණය මෙලෙස සොයාගත හැකි ය. ඒවායේ අතීතයේ හෝ අනාගතයේ අගයන් ද සොයාගත හැකි ය. එහෙත් මෙතැනින් නැවතිය නොහැකි ය. එම පද්ධතියේ මහේක්‌ෂ තොරතුරු එනම් එහි උෂ්ණත්වය, පීඩනය, ව්‍යqහය, ශක්‌තිය වැනි දේ සොයාගත යුතු ය. මේවා සොයාගැනීම සඳහා සංඛ්‍යාන යාන්ත්‍රණය (statistical mechanics) භාවිත කළ යුතු වන්නේ ය. ඉහත සඳහන් ලෙස අණ්‌වීක්‌ෂීය කරුණු සහ මහේක්‌ෂ කරුණු සම්බන්ධ කරන්නේ සංඛ්‍යාන යාන්ත්‍රණය මගිනි. මේ සඳහා අවශ්‍ය වන සංකීර්ණ ගණිතමය ක්‍රමවේදය, සංඛ්‍යාන ක්‍රමවේදය මගින් සපයයි. ඉහත සඳහන් ලෙස ලබාගන්නා අණ්‌වීක්‌ෂීය තොරතුරු අති විශාල සංඛ්‍යාවක්‌ වන්නේ ය. ඒවා සංඛ්‍යාන යාන්ත්‍රණය තුළ භාවිත කිරීමට ඒවායේ සංඛ්‍යාන සමාක (statistical averages) යොදාගැනේ. මේ සඳහා භාවිත වන්නේ වෘන්දය සාමාකය ය. (ensemble average). මෙහි වෘන්දය යනුවෙන් අදහස්‌ වන්නේ වෙනස්‌ අණ්‌වීක්‌ෂීය ලක්‌ෂණ තිබෙන නමුත් සමාන මහේක්‌ෂ ලක්‌ෂණ ඇති පද්ධති සමූහයකි. එම සමූහයේ අගයන්වල සාමාක (averages) වෘන්දය සමාක ලෙස හැඳින්වේ.

සංඛ්‍යාන යාන්ත්‍රණය සොයා බලන්නේ පද්ධතියක සාමාන්‍ය හැසිරීම ය. ඒ සඳහා එය සම්භාවිතාව පිළිබඳ මතවාදය (probability theory) භාවිත කරයි. මේ ක්‍රමය අවශ්‍ය වන්නේ පද්ධතියේ ස්‌වභාවය අවිනිශ්චිත වූ විට ය. බොහෝ විට මේ ක්‍රමය භාවිත වන්නේ විශාල පද්ධතිවල තාපගතික හැසිරීම පහදාගැනීමට ය. අණ්‌වීක්‌ෂීය යාන්ත්‍රණ න්‍යාම තුළ තාපය, උෂ්ණත්වය, එන්ට්‍රොපිය වැනි සංකල්ප ඇත්තේ නැත. එම නිසා තාප ගතික මිනුම් අණ්‌වීක්‌ෂීය මිනුම් සමග සම්බන්ධ කිරීම පිණිස සංඛ්‍යාන යාන්ත්‍රණය යොදාගැනේ. සාමාන්‍යයෙන් සම්භාවී යාන්ත්‍රණය (classical mechanics) නිරීක්‌ෂණය කරන්නේ පද්ධතියක වරකට එක්‌ අවස්‌ථාවක්‌ (state of a system) පමණි. එහෙත් සංඛ්‍යාන යාන්ත්‍රණය විසින් සංඛ්‍යාන වෘන්දය (statistical ensemble) නමැති සංකල්පය භාවිත කිරීමෙන් අවස්‌ථා විශාල සංඛ්‍යාවක්‌ එක විට සැලකිල්ලට ගැනෙයි. සංඛ්‍යාන වෘන්දය වනාහි පද්ධතියක්‌ පැවතිය හැකි සැම අවස්‌ථාවක ම සම්භාවිතා ව්‍යාප්තියක්‌ (probability distribution) වන්නේ ය. අපට වැදගත් විය හැකි වන්නේ සංඛ්‍යාන තාපගතිකය ය. (statistical thermodynamics). මක්‌නිසා ද ප්‍රොaටීන සම්මිඤ්ජන ක්‍රමවේදය තාපගතික ක්‍රම්වේදයක්‌ විය හැකි බැවිනි. සංඛ්‍යාන තාප ගතිකය තැත් කරන්නේ ද්‍රව්‍යවල සම්භාවිතා තාප ගතික ලක්‌ෂණ (classical thermodynamic) එම ද්‍රව්‍ය සෑදී ඇති අංශුවල ගතිලක්‌ෂණ තුළින් පහදා දීමට ය. උදාහරණයක්‌ ලෙස පද්ධතියක අණුවල පිහිටීම, ව්‍යාප්තිය, ත්වරණය, ප්‍රවේගය දන්නා විට එම පද්ධතියේ ව්‍යqහය කෙසේ නිම වේ දැයි පූර්වකථනය කළ හැකි නම් ප්‍රොaටීන සම්මිඤ්ජනය පිළිබඳව දැනුමක්‌ ලබාගත හැකි ය. මේ ලෙස ඇමයිනෝ අම්ල දම්වැල නැමෙන්නේ තාපගතික ක්‍රමවේදයකට අනුව ද යන ප්‍රශ්නයට පිළිතුරක්‌ ලබාගත හැකි වන්නේ ද?

ප්‍රොaටීන සම්මිඤ්ජනය පිණිස ඇමයිනෝ අම්ල දම්වැලෙන් පටන්ගෙන අදියරෙන් අදිරයට ගමන් කරන ද්විතීය ව්‍යqහයක්‌ වන භිලික්‌ෂය සහ බීටා පත්‍රය (beta sheet) නිර්මාණය වීම සහ ඒවා ශීඝ්‍රයෙන් නැමීම අවශ්‍ය වන්නේ ය. මේවා ස්‌ථාවර බවට පත් කරන්නේ හයිඩ්‍රජන් බන්ධන සහ ඩයිසල්ෆයිඩ් පාලම්වලින් සකසන තෘතීය ව්‍යqහය මගිනි. මෙවා සෑදෙන අන්දම පසුගිය ලිපිවල විස්‌තර කොට ඇත. බීටා පත්‍රයේ බන්ධන සැකසී ඇති පිළිවෙළ පහත දැක්‌වේ.



ප්‍රොaටීන සංකිර්ණ අණු වුව ද ඒවා මූලික වශයෙන් පොලිමර් වන්නේ ය. එම නිසා ඒවා සාමාන්‍ය ජීව පරිසරයක පවතින විට ජලභීතික හැකිළීමට (hydrophobic collapse) භාජනය වන්නේ ය. මේ සිදුවීම මොන්ටි කාලෝ ඇල්ගොරිතමය භාවිත කොට A Sali (1994) සමග තවත් අය විසින් අධ්‍යයනය කරන ලදී. ඔවුන් සොයාගත්තේ විශාල ලෙස ඇති වන ජලභීතික හැකිළීම ඉතා ම කෙටි කාලයක දී සිදු වන බව ය. ඊට පසු සිදු වන්නේ අතරමැදි සංක්‍රමණ ව්‍යqහයක්‌ සොයාබැලීම ය. මීට වේලාව ගත වන බව ඔවුහු සොයාගත්තෝ ය. අතරමැදි ව්‍යqහයන් සොයාගත් පසු නිසග අවස්‌ථාවට පත් වේ (native state). K.A.Dill සහ තවත් අය (1995) Sali ගේ පරීක්‌ෂණ සහ තවත් අය ගේ අදහස්‌ සැලකිල්ලට ගෙන (collapse model) නමැති අදහස ඉදිරිපත් කළ හ. මෙය පොලිමර් පිළිබඳ ඇති දැනුම සමග එකඟ වන නිසා එය වෙනත් අදහස්‌වලට වඩා ඉදිරියෙන් සිටියේ ය. මේ අදහසට සහයෝගය දක්‌වන සාධක කිහිපයක්‌ ද ඇත. මේ ක්‍රියාදාමය ස්‌ථානීය අන්තර්ක්‍රියා (local  interactions) මත පදනම් ව සිදු වන්නේ නැතැයි යන්න ඔවුන් ගේ අදහස විය. ඊට සාධක ලෙස ඔවුන් පෙන්වා දෙන්නේ බීටා පත්‍රය සෑදෙන්නේ අන්තර්ක්‍රියා නිසා නො ව ජලභීතික හැකිළීම නිසා බව ය. තව ද ද්විතීය ව්‍යqහය සෑදෙන්නේ ඇමයිනෝ අම්ලවල අනුපිළිවෙළ නිසා නො ව ද්‍රdවණයේ ස්‌වභාවය නිසා බව ඔවුහු පෙන්වා දුන්නෝ ය. සාමාන්‍යයෙන් සිදු වන පොලිමර් සෑදීම ද්‍රdවණයේ ස්‌වභාවය මත පදනම් ව ජලභීතික හැකිළීම නිසා ය යන්න ඉහත සඳහන් අදහස්‌වලට එකග වන්නේ ය. සාමාන්‍ය පොලිමර් සෑදීමේ දී එසේ සිදු වන්නේ වැඩි ම එන්ට්‍රොපි සහ අඩු ම නිදැලි ශක්‌ති අවස්‌ථාව ලබාගැනීමට ය. මේ බව අප ගේ පසුගිය සතියේ ලිපියේ ද ප්‍රොaටීන සම්මිඤ්ජනය සාකච්ඡාවේ සඳහන් කොට ඇත. ප්‍රොaටීන සම්මිඤ්ජන වීමේ දී එන්ට්‍රොපි උපරිම වීම ද නිදැලි ශක්‌තිය අවම වීම ද සිදු වන බව එම ලිපියේ සඳහන් වේ.

තව ද ඉහත සඳහන් විද්‍යාඥයන් ගේ අදහස වූයේ එක ම ප්‍රොaටීනය සම්මිඤ්ජනය වීමට ඇත්තේ එක ම මාර්ගයක්‌ නො වන බව ය. මේ මාර්ගවල ශක්‌ති භූදර්ශකය (energy landscape) මාර්ග කිහිපයක්‌ සහිත පුනීලයක හැඩය ගන්නා බව ඔවුන් ගේ අදහස විය. මේ පුනීල හැඩය පහත සඳහන් රූප සටහනින් පෙන්නුම් කළ හැකි ය.



මින් අදහස්‌ වන්නේ ප්‍රොaටීන සම්මිඤ්ජනය සඳහා මාර්ග කිහිපයක්‌ ඇති බවත් ඉන් සමහරක්‌ වඩා වේගවත් බවත් පරිසර ස්‌වභාවයට අනුව ප්‍රොaටීනය නිසග අවස්‌ථාවට පත් වන බවත් ය.

ඉහත සඳහන් වන්නේ ප්‍රොaටීන සම්මිඤ්ජන පිළිබඳව බෙහෙවින් භාවිත වන ක්‍රම දෙකකින් එකක්‌ වන මොන්ටි කාලෝ ක්‍රමයෙන් සොයාගත් වැදගත් කරුණු කිහිපයකි. මේ ලිපියේ විස්‌තර කොට ඇති අනෙක්‌ ක්‍රමය වන අණුක ගතිකය භාවිත කොට පරිගණක සමාකරණය මගින් සොයාගෙන ඇති තවත් කරුණු ඉදිරි ලිපිවල සාකච්ඡා කිරීමට බලාපොරොත්තු වෙමි.

මහාචාර්ය එන්. ඒ. ද එස්‌. අමරතුංග DSc