Una "Stele di Rosetta" per i sistemi molecolari
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Gli ingegneri della Penn hanno sviluppato una "Stele di Rosetta" matematica che traduce i movimenti atomici e molecolari in previsioni di effetti su scala più ampia, come il dispiegamento delle proteine, la formazione dei cristalli e lo scioglimento del ghiaccio, senza la necessità di costose e lunghe simulazioni o esperimenti. In questo modo potrebbe essere più facile progettare farmaci più intelligenti, semiconduttori e altro ancora.
In un recente articolo pubblicato su Journal of the Mechanics and Physics of Solids , i ricercatori della Penn hanno utilizzato il loro framework, Stochastic Thermodynamics with Internal Variables (STIV), per risolvere un problema che durava da 40 anni nella modellazione del campo di fase, uno strumento ampiamente utilizzato per studiare lo spostamento della frontiera tra due stati della materia, come il confine tra acqua e ghiaccio o il punto in cui si uniscono le parti ripiegate e dispiegate di una proteina.
"La modellazione del campo di fase consiste nel prevedere ciò che accade alla sottile frontiera tra le fasi della materia, che si tratti di proteine che si ripiegano, di cristalli che si formano o di ghiaccio che si scioglie", spiega Prashant Purohit , professore di Ingegneria meccanica e meccanica applicata (MEAM) e uno dei coautori dell'articolo. "STIV ci fornisce il meccanismo matematico per descrivere l'evoluzione di questa frontiera direttamente dai principi primi, senza bisogno di adattare i dati agli esperimenti".
In un terzo lavoro correlato, pubblicato sul Journal of Non-Equilibrium Thermodynamics, i ricercatori hanno generalizzato il quadro di riferimento, conferendogli una maggiore potenza matematica. "Proprio come la Stele di Rosetta ha svelato innumerevoli testi antichi, la struttura STIV può tradurre i movimenti microscopici in un comportamento su scala più ampia nei sistemi non di equilibrio", afferma Celia Reina, professore associato in MEAM e autore senior del lavoro.
"STIV potrebbe potenzialmente aiutarci a progettare nuovi materiali", aggiunge Reina. "Allo stesso modo in cui la Stele di Rosetta ha permesso agli studiosi di comporre in geroglifici, questo framework potrebbe permetterci di partire dalla proprietà che desideriamo e lavorare a ritroso fino ai movimenti molecolari che la creano".
Professoressa associata Celia Reina, autrice di tre recenti lavori che sviluppano una "Stele di Rosetta" matematica che traduce i movimenti microscopici in previsioni di comportamenti su larga scala come il ripiegamento delle proteine.
Bella Ciervo
Come funziona STIV
Nel XX secolo, il fisico francese Paul Langevin è stato il pioniere della matematica per descrivere l'attività di atomi e molecole inseriti in ambienti fluttuanti. "STIV cattura l'evoluzione media di questi sistemi introducendo variabili 'interne', quantità aggiuntive che catturano le caratteristiche di non-equilibrio di un sistema", spiega Travis Leadbetter (Gr'25), primo autore del lavoro e recente dottorando in Applied Mathematics and Computational Scienc e (AMCS).
La scelta delle variabili giuste è importante: come la Stele di Rosetta, il cui allineamento dei geroglifici con il testo greco e demotico ha reso possibile la traduzione, STIV dipende dalla selezione delle variabili che meglio predicono il comportamento su larga scala del sistema. "È necessario avere un'idea del contesto", aggiunge Leadbetter. "Ma una volta scelte le variabili, STIV ne fornisce l'evoluzione, senza dover adattare ogni volta la matematica ai dati sperimentali".
Tuttavia, i primi sforzi del gruppo hanno dimostrato che STIV funzionava solo in un ristretto sottoinsieme di contesti. "Avevamo bisogno di generalizzare la matematica", dice Leadbetter. Il risultato è stato il documento più recente del gruppo, che presenta tre metodi per tenere conto di quasi tutte le situazioni. "Due sono più rapidi e coprono la maggior parte dei sistemi, mentre l'altro richiede un calcolo più lungo ma gestisce casi rari", dice Leadbetter. "Insieme rendono il quadro pratico e universale".
Il potere di STIV
Per secoli gli scienziati hanno cercato di descrivere matematicamente il mondo nel modo più generale possibile. Quanto più la matematica è in grado di descrivere un sistema, tanto più è facile analizzarlo e, in ultima analisi, controllarlo.
Ma per i sistemi complessi al di fuori dell'equilibrio, raggiungere questo livello di rigore è di solito lento e costoso. "Se si vuole un modello rigoroso, in genere ci vuole molto tempo per calcolarlo, mentre se si vogliono risultati veloci, bisogna semplificare e perdere in accuratezza", dice Purohit. STIV promette di superare questo compromesso, anche se i vantaggi dipendono dal problema a cui viene applicato il framework.
Oltre alle applicazioni esplorate dagli autori, ricercatori statunitensi e italiani hanno recentemente utilizzato STIV per ricavare nuove conoscenze sul movimento delle cellule biologiche. "STIV ci offre un linguaggio comune per problemi che prima venivano trattati in modo isolato", afferma Reina. "Ciò significa che i ricercatori che studiano argomenti diversi come proteine, cristalli e cellule possono attingere alla stessa struttura. Questo tipo di universalità indica un enorme potenziale per le scoperte future".
Nota: questo articolo è stato tradotto utilizzando un sistema informatico senza intervento umano. LUMITOS offre queste traduzioni automatiche per presentare una gamma più ampia di notizie attuali. Poiché questo articolo è stato tradotto con traduzione automatica, è possibile che contenga errori di vocabolario, sintassi o grammatica. L'articolo originale in Inglese può essere trovato qui.
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