Одна из новых концепций, предложенных для молекулярной нанотехнологии – это введение новой фазы, в которой может существовать вещество (в дополнение к традиционным жидкой, твердой, газообразной фазам и плазме). Машинная фаза вещества образуется из набора наноразмерных машин, чётко выделенные части которых выполняют согласованные информационно-управляемые функции. Большинство природных бионаномашин функционируют, не объединяясь в такую атомно-определённую машинную фазу. Если необходимо согласованное действие природных наномашин, то после синтеза они диффундируют в клетке и ассоциируют в более сложные комплексы. Тем самым реализуется функциональный принцип "диффузия-для-присоединения", при котором каждая наномашина не теряет своего "суверенитета".

 Однако существует и множество примеров, когда происходит формирование машинной фазы, в результате которого программируется не только работа наночастей отдельной наномашины, но и согласованное функционирование всех наномашин, входящих в систему. Природные системы, образующие машинную фазу, являются чрезвычайно прочными образованиями. Они состоят из большого числа модулей-наномашин, каждый из которых является стабильным и функционально эффективным модулем. Машинная фаза образуется из множества копий каждого вида наномашин, входящих в систему. Часто при образовании машинной фазы используется два уровня иерархичности. Сначала наномашины ассемблируются в клеточные ансамбли, а затем происходит ассемблирование клеток в макроразмерные системы. На обоих уровнях избыточная мультикопийность каждого вида наномашин гарантирует функциональность и стабильность образуемого ансамбля наномашин, а также защиту от ошибок при синтезе наномашин.

 Рассматривая два примера такого рода систем: саркомеры мышц и нейронные сети, следует помнить, что, несмотря на то, что компоненты этих систем уже достаточно хорошо изучены и могут служить прототипами для разработки бионаносистем, человек пока не способен создавать такие сложные в структурном и функциональном аспектах системы машинной фазы. Саркомеры мышц. Одним из наиболее впечатляющих примеров вещества в машинной фазе являются саркомеры мышц В мышцах координируется действие громадного количества молекул миозина для создания макроскопического движения.

Схема сокращения саркомера

Мышца бицепс человека состоит из ~5´1019 молекул миозина, которые организованы в машинную фазу так, чтобы по команде осуществлять движение руки. Структурная единица мышечного волокна называется саркомер, который состоит из толстых миозиновых филаментов, расположенных между тонкими актиновыми нитями. Длина каждого саркомера 2–3 мкм, а диаметр 1–2 мкм. Саркомеры соединяются последовательно и заполняют мышечные клетки. Каждый толстый филамент состоит из нескольких сотен молекул миозина, а каждая молекула миозина имеет два моторных домена. В отличие от кинезина, у миозина только один из моторных доменов активен в данный момент времени. Моторные домены миозина присоединяются к соседним тонким актиновым филаментам и тянут их вдоль толстых миозиновых филаментов. Толстые филаменты биполярны – миозиновые моторные домены могут присоединяться сразу к двум актиновым филаментам по обе стороны миозинового филамента. В результате все актиновые филаменты синхронно протягиваются вдоль миозиновых филаментов к центру саркомера.

Структурно саркомер объединяет множество белков, которые:

• связывают между собой середины миозиновых филаментов, образуя плотную поперечную "М-линию", которая видна на электронных микрофотографиях;
• связывают концы актиновых филаментов, образуя поперечные "Z-диски" на концах саркомера;
• центрируют всю конструкцию, соединяя концы толстых миозиновых филаментов с Z-дисками с помощью эластичных белков титинов.

Геометрия саркомера позволяет ему сжиматься на 60% длины от 3,65 мкм в релаксированном состоянии до 2,25 мкм в напряжённом состоянии. При этом практически линейно на всем пути сокращения создается тянущая сила. Управление процессом сокращения осуществляется с помощью белков тропомиозинов, которые располагаются на поверхности актиновых нитей и мешают связыванию миозиновых головок с актином. При повышении концентрации Са2+ в цитозоле тропомиозины изменяют конформацию и открывают те сайты, с которыми могут связываться моторные домены миозинов. Процесс экспонирования сайтов связывания поначалу идет медленно, но в результате связывания первых миозинов с актинами тропомиозин сдвигается, открывая все большее число сайтов связывания, до тех пор, пока не активизируются все сайты актинового филамента. При образовании мышечной ткани саркомеры выстраиваются друг за другом, образуя машинную фазу из наномашин протяженностью несколько сантиметров, и их согласованная работа укорачивает мышцу на сантиметры. В скелетных мышцах происходит слияние многих клеток, в результате чего формируются длинные мультиядерные мышечные волокна. Эти волокна заполнены саркомерами, окружёнными клеточными системами для синтеза АТФ и регуляции уровня кальция в цитозоле.

 Нервные клетки. В природных системах биологические "компьютеры" работают на клеточном уровне, а не на молекулярном наноуровне. Нейроны являются программируемыми электрическими "деталями", с помощью которых возможно осуществлять все известные компьютерные операции. Хорошо изученный кольчатый червь Caenorhabditis elegans содержит всего 308 нейронов, в то время как в человеческом организме более 1011 нейронов. Каждый нейрон имеет "вход" сигнала, тело нейрона с присоединёнными дендритами и "выход" – аксон с терминальными высокоскоростными электрическими контактами. Отдельные участки "выхода" сообщаются с отдельными участками "входов" других нейронов через синапсы, посылая сигналы возбуждения либо сигналы торможения. Суммирование сигналов, получаемых от всех "входных" участков нейрона, определяет, будет ли сформирован нервный импульс, посылаемый нейроном в собственный аксон. Программирование достигается тем, что те синапсы, которые чаще используются для передачи сигналов, со временем вырабатывают способность генерировать более интенсивные импульсы, чем импульсы у тех синапсов, которые используются реже. Обычные нейроны человека могут иметь до тысячи "выходных" и до ста тысяч "входных" контактов с другими нейронами обеспечивая беспримерный уровень сложности вычислительной системы.

Используя данные, которые были доступны в свободном доступе: магнитно-резонансная томография мозга человека, карта нервной системы нематодов и стандартный компьютерный чип, было исследовано каким образом разрозненные элементы взаимодействовали друг с другом в каждой из систем. Оказалось, что все три системы объединяли между собой два основных свойства. Во-первых, мозг человека, нервная система нематод и компьютерные чипы по своей архитектуре напоминали матрёшку – структура повторялась снова и снова в другом масштабе. Вовторых, все три подпадают под так называемое масштабирование Рента – правило, которое описывает отношение между количеством элементов на данном участке пространства и числом связей между ними. Фактически, каждая система имеет систему соединений, которая жёстко зафиксирована в физическом пространстве, подобно тому, как железнодорожные пути жёстко зафиксированы на земле, образуя транспортные пути в жёстко зафиксированном положении. Например, компьютерный чип в начале разработки представляет собой абстрактную модель подключений, которая способна выполнять определённые функции. На второй стадии, разрабатывают карту подключений на двухмерной поверхности чипа. Составление карты – это ключевая операция, поскольку от неё зависит конечная длина проводов, на которые приходится львиная доля цены микросхемы. Совершенно аналогично мозг человека обладает точно выверенными соединениями, которые позволяют организму функционировать, длина которых ограничивается только целесообразностью выполняемой ими работы по отношению к затрачиваемой энергии, которая тратится на создание и поддержание длинных "проводов" или "нейронов". Поскольку ограничения мозга и микросхем схожи, можно сказать, что и эволюция и технологический прогресс разработали идентичные оптимальные решения создания системы соединений. Поразительная схожесть принципов строения мозга и компьютера могут быть объяснены тем, что они представляют собой самый эффективный способ организации сложной сети в ограниченном физическом пространстве – будь то трёхмерный человеческий мозг или двухмерная микросхема компьютера

Исследования наноуровня функционирования нервных клеток позволяют использовать многие из эволюционных разработок в области нейронной передачи сигналов для применения в бионанотехнологии. Например:

• механизмы распространения сигналов с использованием малых молекул-месенджеров и электрохимического градиента;
• эффективные липидные изоляторы;
• эффективные амплитудно-цифровые преобразователи;
• метод частотной модуляции, при котором информация об амплитуде внешнего воздействия превращается в частоту следования стандартных импульсов потенциала действия.

Молекулярные нейронные наномашины настолько устойчивы к внешним воздействиям, что возможно, например, отделить аксон кальмара, удалить из него цитоплазму, заполнить его солевым раствором 400 и использовать для передачи искусственных нервных импульсов. Такие нейронные наномашины вполне могут быть использованы целиком в бионанотехнологии.