Une "Pierre de Rosetta" pour les systèmes moléculaires
Des ingénieurs de la Pennsylvanie ont mis au point une "Pierre de Rosetta" mathématique qui traduit les mouvements atomiques et moléculaires en prédictions d'effets à plus grande échelle, comme le déploiement des protéines, la formation de cristaux et la fonte de la glace, sans qu'il soit nécessaire de procéder à des simulations ou à des expériences coûteuses et fastidieuses. Cela pourrait faciliter la conception de médicaments, de semi-conducteurs et d'autres produits plus intelligents.
Dans un récent article publié dans le Journal of the Mechanics and Physics of Solids , les chercheurs de la Penn ont utilisé leur cadre, la thermodynamique stochastique avec variables internes (STIV), pour résoudre un problème vieux de 40 ans dans la modélisation du champ de phase, un outil largement utilisé pour étudier le déplacement de la frontière entre deux états de la matière, comme la limite entre l'eau et la glace ou l'endroit où les parties repliées et dépliées d'une protéine se rejoignent.
"La modélisation du champ de phase consiste à prédire ce qui se passe à la fine frontière entre les phases de la matière, qu'il s'agisse du repliement des protéines, de la formation de cristaux ou de la fonte de la glace", explique Prashant Purohit, professeur de génie mécanique et de mécanique appliquée (MEAM) et l'un des coauteurs de l'article. "La STIV nous donne les moyens mathématiques de décrire l'évolution de cette frontière directement à partir des premiers principes, sans qu'il soit nécessaire d'ajuster les données des expériences".
Dans un troisième article connexe, publié dans le Journal of Non-Equilibrium Thermodynamics , les chercheurs généralisent le cadre, lui conférant ainsi une plus grande puissance mathématique. "Tout comme la pierre de Rosette a déverrouillé d'innombrables textes anciens, le cadre STIV peut traduire des mouvements microscopiques en un comportement à plus grande échelle dans des systèmes hors équilibre", déclare Celia Reina , professeur associé au MEAM et auteur principal des articles.
"STIV pourrait potentiellement nous aider à concevoir de nouveaux matériaux", ajoute Celia Reina. "De la même manière que la pierre de Rosette a permis aux érudits de composer en hiéroglyphes, ce cadre pourrait nous permettre de partir de la propriété que nous voulons et de remonter jusqu'aux mouvements moléculaires qui la créent".
Celia Reina, professeur agrégé, auteur principal de trois articles récents développant une "pierre de Rosette" mathématique qui traduit les mouvements microscopiques en prédictions de comportements à grande échelle tels que le pliage des protéines.
Bella Ciervo
Le fonctionnement de la STIV
Au XXe siècle, le physicien français Paul Langevin a été le premier à utiliser les mathématiques pour décrire l'activité des atomes et des molécules dans des environnements fluctuants. STIV saisit l'évolution moyenne de ces systèmes en introduisant des variables "internes", des quantités supplémentaires qui saisissent les caractéristiques de non-équilibre d'un système", explique Travis Leadbetter (Gr'25), premier auteur des articles et récemment diplômé d'un doctorat en mathématiques appliquées et sciences computationnelles (AMCS).
Le choix des bonnes variables est important : à l'instar de la pierre de Rosette, dont l'alignement des hiéroglyphes avec les textes grecs et démotiques a rendu possible la traduction, la STIV dépend de la sélection des variables qui prédisent le mieux le comportement du système à grande échelle. "Il faut avoir une idée du contexte", ajoute M. Leadbetter. "Mais une fois ces variables choisies, STIV vous donne leur évolution, sans avoir à ajuster les mathématiques pour s'adapter aux données expérimentales à chaque fois.
Cependant, les premiers efforts des groupes n'ont montré que le STIV fonctionnait dans un sous-ensemble étroit de contextes. "Nous devions généraliser les mathématiques", explique M. Leadbetter. C'est ce qui a donné lieu à l'article le plus récent des groupes, qui présente trois méthodes permettant de tenir compte de pratiquement toutes les situations. "Deux d'entre elles sont plus rapides et couvrent la plupart des systèmes, tandis que l'autre prend plus de temps à calculer mais traite des cas rares", explique M. Leadbetter. "Ensemble, elles rendent le cadre à la fois pratique et universel.
La puissance de la STIV
Depuis des siècles, les scientifiques s'efforcent de décrire mathématiquement le monde de la manière la plus générale possible. Plus les mathématiques décrivent bien un système, plus il est facile de l'analyser et, en fin de compte, de le contrôler.
Mais pour les systèmes complexes hors équilibre, atteindre ce niveau de rigueur est généralement lent et coûteux. "Si l'on veut un modèle rigoureux, il faut généralement beaucoup de temps pour le calculer, et si l'on veut des résultats rapides, il faut simplifier et perdre en précision", explique M. Purohit. Le STIV promet de surmonter ce compromis, bien que les avantages dépendent du problème auquel le cadre est appliqué.
Outre les applications explorées par les auteurs, des chercheurs américains et italiens ont récemment utilisé STIV pour obtenir de nouvelles informations sur la manière dont les cellules biologiques se déplacent. "La STIV nous offre un langage commun pour des problèmes qui étaient traités de manière isolée", explique M. Reina. "Cela signifie que les chercheurs qui étudient des sujets aussi variés que les protéines, les cristaux et les cellules peuvent s'appuyer sur le même cadre. Ce type d'universalité laisse entrevoir un potentiel énorme pour les découvertes futures."
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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