1.3. Макромолекула, як об’єкт запису і перетворення інформації

Як неодноразово підкреслювалось, індивідуальну інформацію, яка міститься у кожній макромолекулі, не враховують при розробці технології виготовлення і переробки, що приводить до перетворення даної технології в "антитехнологію". Успіхи молекулярної біології все-таки змусили звернути увагу на "індивідуальні" інформаційні характеристики макромолекул. Виявилося, що дуже багато макроскопічних властивостей біологічних систем залежать від будови і конфігурації однієї або декількох конкретних макромолекул. Більше того, індивідуальні властивості конкретних макромолекул значно важливіші для всієї біологічної системи, ніж середньостатистичні властивості набору макромолекул. Так, генетичний код – індивідуальна інформація в макромолекулі, і загальний для усіх макромолекул ДНК фазовий перехід – плавлення.

Розглядаючи макромолекулу навіть такого "простого" полімеру, як поліпропілен (ПП), відмітимо, що всі його ланцюги індивідуалізовані не дивлячись на те, що вони можуть, на приклад, складатися з однакової кількості ланок. Так, метильний радикал СН₃ може розміщуватися по обидві сторони від площини, в якій розміщений основний ланцюг. Тому, якщо ланцюг містить n ланок і немає особливих обмежень для вибору напрямів радикала СН₃ при приєднанні мономеру до кінця ланцюга, який росте, то можна отримати 2" різних за характером розміщення цього радикала у ланцюгу з однаковою хімічною формулою.

Виходячи з комбінаторного підходу до поняття інформація, можна відмітити, що описаний ланцюг, що складається з ланок, містить максимально п бітів інформації [16].

Якщо дослідити будь-яку просту речовину визначеного хімічного складу, то його молекули не можуть бути використані в якості системи знаків (символів), оскільки вони не відрізняються. Тобто записати і зберегти будь-яку інформацію на системі з простих молекул неможливо. Звичайно, прості молекули можуть відрізнятися, наприклад, ступенем збудження, але ці відмінності не зберігаються в часі. Зовсім інша справа - макромолекули полімерів. Навіть якщо вони мають однаковий склад і кількість ланок, вони все рівно індивідуалізовані: їх можна відрізнити одну від одної, причому в наслідок особливої форми конденсації (всі зв'язки між ланками ковалентні) ці відмінності практично "вічні". Індивідуалізовані навіть окремі досить видовжені ділянки макромолекул, так, що і на них записана деяка комбінаторна інформація. Тому акт полімеризації - значно більше фундаментальна подія, ніж звичайний фазовий перехід, оскільки з моменту виникнення макромолекули система набуває здатність до самоускладнення і самовдосконалення [17-23]. Інформацію про макромолекулу ми розділимо на два різних класи:

• структурна інформація, інформація загальна для значної групи макромолекул, наприклад хімічна формула ланки;

• конфігураційна інформація (дискретна) - індивідуальна інформація кожної макромолекули, яка отримується за рахунок комбінацій на певних ділянках ланцюга деяких конкретних початкових положень атомів і груп атомів ланки.

Приклад конфігураційної інформації, "закодованої" у вініловому ланцюзі, що має дві можливі конфігурації сусідів, - ізо (І) і синдіо (С):

І І СІСІССІ І ІССІССІСССІ І ІССІ ІСССІССС…

або

СССІ І ІСССІ І ІСССІ І ІССІ ІССССІССССІ ІС…

Тут "кодонами", які несуть інформацію, будуть групи ІІС, ІСС, III і ін. В принципі, за аналогією з азбукою Морзе, "літерою" можна вважати будь-які поєднання невеликої кількості послідовних ланок.

У сучасній науковій практиці існує ряд підходів до визначення інформації. Про статистичний (шенноновий) найбільше відомий підхід ми вже згадували, в якості ж наступного варіанту згадуємо логіко-семантичні теорії інформації, початок яких покладено в роботах Карнапа і Бар-Хилела. В даних теоріях один з основних моментів - визначення "вислови", які повністю описують одну з можливих альтернатив в даній мові. Найважливішим є також поняття "опису стану" і логічної або індуктивної ймовірності. Опис стану є кон'юнкція, що містить в якості компонентів для кожного атомарного (тобто неподільного на більш дрібні частини) пропозицію саму або її заперечення (але не обидва разом) і що не містить ніяких інших пропозицій. Опис стану можна виразити наступним чином:

(±)Р₁(а₁)Λ(±)Р₂(а₁)Λ… Λ(±)Р_n(а₁)Λ;

Λ(±)Р₁(а₂)Λ(±)Р₂(а₂)Λ… Λ(±)Р_n(а₂)Λ

Λ(±)Р₁(а₃)Λ(±)Р₂(а₃)Λ… Λ(±)Р_n(а₃)Λ

Λ(±)Р₁(а_n)Λ(±)Р₂(а_n)Λ… Λ(±)Р_n(а_n)Λ,

де Λ – знак кон’юнкції, тобто пропозиційна зв’язка «і», Р₁,Р₂,Р_3…Р_n – одномісні незалежні предикати, а₁,а₂,а_3…а_n – індивіди, а символ (±) означає, що вираз, який за ним стоїть , може мати або не мати від’ємний знак. Зміст опису полягає в тому, що він є висловом, який повністю описує одну з можливих альтернатив у даній мові, а клас описаний станом - всі логічні можливості універсуму відносно даних властивостей індивідів. Повертаючись до опису макромолекул, бачимо, що на базі семантичного підходу можна описати стан макромолекулярних систем на будь-якому заданому рівні: враховуючи лише хімічну структуру; хімічну структуру і конфігурацію; хімічну структуру, конфігурацію і набір конформацій і т.п. Необхідно лише пам'ятати, що для кожного з цих варіантів буде побудована мова опису з набором альтернативних станів.

У молекулярній кібернетиці найбільш перспективний алгоритмічний підхід до теорії інформації, розвинутий А.М.Колмогоровим. У цьому випадку інформація, об'єкта А відносно об'єкта В визначається складність (довжиною) програми (алгоритму), що описує послідовність дій, необхідних для перетворення об'єкта В в об'єкт А. Очевидно, що описані таким чином макромолекули, наприклад поліпропілену з різними конфігураціями відносно молекул пропілену або атомів вуглецю і водню, вже містять інформацію, якої досить для відтворення конкретних конфігурацій молекул. При цьому різними інформаційними значеннями будуть описуватися варіанти ізо-, синдіо- і атактичного полімеру. Важливо відмітити, що інформація про структуру макромолекул поліпропілену може суттєво допомогти у технології. Так, у випадку синдіо- або ізотактичного полімеру останній здатний кристалізуватися і утворювати досить міцні волокна,, а полімер атактичний вже при невисоких температурах каучукоподібний і ніяких волокон утворювати не може [24-27].

Повертаючись до опису інформаційного змісту в макромолекулах, нагадаємо зауваження відомих японських вчених Тюдзе і Каваі. Вони зазначають, що якщо порівнювати між собою інформаційні властивості так званих біополімерів, які зустрічаються в природі, і синтетичних полімерів, то структура останніх в значній мірі детермінована імовірнісними процесами. Виходячи з алгоритмічного представлення інформації, можна сказати, що утворення синтетичних полімерів зумовлене все-таки алгоритмом технології у відповідності з основним визначенням цього поняття: "алгоритм - це процес послідовної побудови величин, який проходить в дискретному часі таким чином, що в початковий момент часу задається вихідна кінцева система величин, а в кожний наступний момент система величин отримується за певним законом (програмою) із системи величин в попередній момент часу". А біополімери виникли завдяки не алгоритмічному, а евристичному - процесу послідовної побудови величин, що проходить в дискретному часі таким чином, що в початковий момент часу задається деяка система величин, а в кожний наступний момент система за одним, а за рядом певних законів із існуючих в попередній момент часу. Ці закони можуть змінюватися під час евристичного процесу". У випадку біополімерів така евристика - еволюційний процес. У цьому і полягає різниця між полімерами синтетичними і біо; перші виготовляються за певним технологічним алгоритмом, інші отримані у результаті деякої історичної випадковості і зовсім не оптимальному. А інші отримані в результаті багатовікової еволюційної самоорганізації. Хотілося б відмітити, що, виходячи з принципів молекулярної кібернетики, як раз і не можливо вважати сучасні технології отримання полімерів або виробів з них оптимальними. Ніхто не заперечить те, що значним досягненням буде проведення такого ж направленого еволюційного відбору технологій для синтетичних полімерів. Хоча для еволюції біополімерів необхідні були мільйони років, а нам чекати ніколи. Тут на допомогу молекулярної кібернетики прийде кібернетика звичайна. Останнім часом дуже активно розвивається галузь останньої – еволюційне моделювання складних систем на ЕОМ. Розвинуті багаточисленні еволюційні алгоритми і програми, що забезпечують оптимальну самоорганізацію складних систем [28, 29].