讓蛋白質唱歌，用音樂診斷疾病？

蛋白質即將「進軍唱片界」。將藝術與科學結合，用音樂診斷疾病，靠譜嗎？

來源 STAT

撰文 Damian Garde

編譯 劉小鷗

審校 韓宇

蛋白質本質上是氨基酸構成的長鏈，不同摺疊賦予了它們獨特的形態。這種摺疊過程勾勒出令人驚奇的畫作，而如今，它似乎也要「進軍唱片界」了。

來自美國與英國的研究人員巧妙地結合生物學和音樂，研發出了一種方法讓摺疊的蛋白「想唱就唱」，這項研究已發表於在線期刊 Heliyon。隨著研究的深入，有朝一日科學家們或許能通過聆聽來自微觀世界的旋律，識別其中的異常來發現疾病徵兆。

作曲家Middleton談到，「科學家們就像麥哲倫一樣在學海中探索，現在他們手上已經有了些可視化的工具。再幫他們增添些聽覺上的選擇又何樂而不為呢？」

Middleton 與 Bywater 通過蛋白質可聽化（protein sonification）過程，將樂段與蛋白質形狀、深度及氨基酸成分配對，每種可測量的屬性有其對應的音高與節奏。從頭開始播放，蛋白質就變成了一段獨特的旋律。他們還開發出一套映射系統，將主樂調與蛋白質獨特的測量結果同步。

對一些複雜蛋白，比如與肌肉相關的肌聯蛋白，用於描述其三維形狀與氨基酸成分的樂段幾乎涵蓋了鋼琴的整個音域；而像血液中的白蛋白這類較簡單的蛋白質則更偏向僵硬的調式音——想想《致愛麗絲》和《筷子》就明白了（《致愛麗絲》華麗優美，而《筷子》是能用左右手各一指彈奏的著名鋼琴入門曲，簡單有趣——譯註）。

關鍵是，旋律是否能與這些可測量性質的模型及圖表契合。Middleton 與Bywater在38位實驗者身上實驗了他們的方法。實驗者伴隨著蛋白旋律觀察蛋白質的形態，並被詢問兩者的契合程度。結果顯示，絕大多數人認為視覺與聽覺具有一定相關性，這也使研究人員相信他們正朝著正確的方向努力。

Bywater 認為，短期來說，這種可聽化軟體能作為一種巧妙的教學工具，幫助學生更深入了解複雜的蛋白質摺疊。但長遠看來，他們更希望這項研究能夠幫助科學家識別可能發出疾病信號的蛋白質變異，甚至為疾病治療助力。接下來，兩位作者計劃建立網站，讓更多人能夠聆聽蛋白質的旋律。

Bywater 同時表示，他相信作曲家們一定對此大喜過望，而科學家們則可獲得研究蛋白質的聽覺工具。例如，阿爾茨海默病被認為是由蛋白質錯誤摺疊導致的，這就能反應在分子旋律的不和諧音上。這才是這項研究未來大顯身手之處。

未參與該項目的蛋白質穩態研究者 Pincus 評價道：「我相信每一位曾經與蛋白質打過交道的科學家都希望能有一種新方法去研究蛋白。比起耗盡心力挨個檢查長鏈上的氨基酸，如果能通過刺耳的音調立刻診斷出一種變異那再好不過了。」

然而也有質疑認為，這也許不過是個「新奇的小把戲」，或者僅對視覺障礙的科學家有較大幫助。畢竟真的很難說「耗盡心力地檢查氨基酸」與「絞盡腦汁地聽音符」到底哪個比較輕鬆。音樂能否成為一種更有效的方法，甚至如研究人員期待的那樣起到顛覆性作用仍有待商榷。

不如就用 Middleton 的話結束這篇文章，「音樂滲透我們生活的方方面面，體育、禮拜甚至敘事，在研究數據上試試也無妨。」——先一起來聽蛋白唱歌吧。

文章來源：https://www.statnews.com/2016/10/20/scientists-music-proteins/

論文基本信息

【題目】Melody discrimination and protein fold classification

【作者】Bywater, R. P. & Middleton, J. N.

【刊期】Heliyon 2016

【日期】20. Oct. 2016

【DOI】10.1016/j.heliyon.2016.e00175

【摘要】One of the greatest challenges in theoretical biophysics andbioinformatics is the identification of protein folds from sequence data. Thiscan be regarded as a pattern recognition problem. In this paper we report theuse of a melody generation software where the inputs are derived fromcalculations of evolutionary information, secondary structure, flexibility,hydropathy and solvent accessibility from multiple sequence alignment data. Themelodies so generated are derived from the sequence, and by inference, of thefold, in ways that give each fold a sound representation that may facilitateanalysis, recognition, or comparison with other sequences.

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