Источник: wikimedia.org
Команда исследователей Гарвардского Университета, включающая профессора Джона Дойла и докторанта Дэвида Паттерсона, представила новую методику обнаружения «правых» и «левых» молекулярных вариантов в смесях химических веществ. В проекте также принимала участие доктор Мелани Шнелл, специалист Научного Центра лазеров на свободных электронах (CFEL, Гамбург, Германия). Работа системы основана на тонко настроенных микроволновых полях. Она позволяет отличать молекулярные варианты друг от друга и определять их соотношение в смеси. Способ, применявшийся ранее — просвечивание образца линейным поляризованным светом. Молекулярный вариант определялся по тому, в какую сторону отклоняется плоскость поляризации. Проблема этого метода в том, что он может быть использован только на жидких пробах, и почти бесполезен для анализа образцов, содержащих смесь различных молекул.
Методика, разработанная Петтерсоном, Дойлом и Шнелл, ориентируется на электрические дипольные моменты молекул (способ взаимодействия с внешним электрическим полем). Вследствие «зеркального» строения, молекулы вращаются в противоположных направлениях, когда к ним применяются определенные поля СВЧ. В итоге молекулы получают «подпись», обозначающую их тип. Анализ происходит следующим образом: газообразный образец подается в специальную камеру, которая охлаждается до –226 градусов по Цельсию. Когда холодный газ взаимодействует с точно настроенным микроволновым излучением, молекулы начинают вращаться и, в свою очередь, также порождают микроволновое излучение.
Контролируя эти выбросы, исследователи могут сказать, являются ли конкретные молекулы «правыми» или «левыми», и каково соотношение молекул двух типов. Ученые проверили свою разработку с использованием органического соединения 1,2-пропандиола. Они смогли надежно различать два молекулярных варианта, а также определить отношение вариантов в смеси. На следующем этапе исследователи планируют использовать технику в широкополосном спектрометре CFEL. В долгосрочной перспективе, метод открывает перспективы для разработки процесса разделения вариантов. Такая техника, в случае успеха, может представлять большой интерес для целого ряда отраслей промышленности, в том числе, фармацевтической.