Uma "Pedra de Roseta" para sistemas moleculares
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Os engenheiros da Universidade da Pensilvânia desenvolveram uma "Pedra de Roseta" matemática que traduz os movimentos atómicos e moleculares em previsões de efeitos a grande escala, como o desdobramento de proteínas, a formação de cristais e a fusão de gelo, sem necessidade de simulações ou experiências dispendiosas e demoradas. Isto poderá facilitar a conceção de medicamentos, semicondutores e outros produtos mais inteligentes.
Num artigo recente publicado no Journal of the Mechanics and Physics of Solids , os investigadores da Penn utilizaram a sua estrutura, a Termodinâmica Estocástica com Variáveis Internas (STIV), para resolver um problema com 40 anos na modelação de campos de fase, uma ferramenta amplamente utilizada para estudar a fronteira móvel entre dois estados da matéria, como a fronteira entre a água e o gelo ou onde se juntam as partes dobradas e desdobradas de uma proteína.
"A modelação do campo de fase consiste em prever o que acontece na fronteira fina entre as fases da matéria, quer se trate da dobragem de proteínas, da formação de cristais ou da fusão do gelo", afirma Prashant Purohit , Professor de Engenharia Mecânica e Mecânica Aplicada (MEAM) e um dos co-autores do artigo. "A STIV dá-nos a maquinaria matemática para descrever a forma como essa fronteira evolui diretamente a partir dos primeiros princípios, sem necessidade de ajustar os dados das experiências."
Num terceiro artigo relacionado, publicado no Journal of Non-Equilibrium Thermodynamics , os investigadores generalizam a estrutura, dando-lhe um maior poder matemático. "Tal como a Pedra de Roseta desvendou inúmeros textos antigos, a estrutura STIV pode traduzir movimentos microscópicos em comportamentos de maior escala em sistemas de não-equilíbrio", afirma Celia Reina , Professora Associada do MEAM e autora sénior dos artigos.
"O STIV pode potencialmente ajudar-nos a conceber novos materiais", acrescenta Reina. "Da mesma forma que a Pedra de Roseta permitiu que os académicos compusessem em hieróglifos, esta estrutura pode permitir-nos começar com a propriedade que queremos e trabalhar para trás até aos movimentos moleculares que a criam."

A Professora Associada Celia Reina, autora sénior de três artigos recentes que desenvolvem uma "Pedra de Roseta" matemática que traduz movimentos microscópicos em previsões de comportamentos em grande escala, como a dobragem de proteínas.
Bella Ciervo
Como funciona o STIV
No século XX, o físico francês Paul Langevin foi pioneiro na matemática para descrever a atividade de átomos e moléculas inseridos em ambientes flutuantes. O STIV capta a evolução média desses sistemas através da introdução de variáveis "internas", quantidades extra que captam as caraterísticas de não-equilíbrio de um sistema", diz Travis Leadbetter (Gr'25), o primeiro autor dos artigos e um recente doutorando em Matemática Aplicada e Ciências Computacionais (AMCS).
A escolha das variáveis certas é importante: tal como a Pedra de Roseta, cujo alinhamento dos hieróglifos com o texto grego e demótico tornou possível a tradução, o STIV depende da seleção das variáveis que melhor prevêem o comportamento do sistema em grande escala. "É preciso ter alguma noção do contexto", acrescenta Leadbetter. "Mas, uma vez escolhidas essas variáveis, o STIV dá-nos a sua evolução, sem termos de ajustar a matemática aos dados experimentais de cada vez."
No entanto, os primeiros esforços dos grupos apenas mostraram que o STIV funcionava num subconjunto restrito de contextos. "Precisávamos de generalizar a matemática", diz Leadbetter. O resultado foi o trabalho mais recente do grupo, que apresenta três métodos para dar conta de praticamente qualquer situação. "Dois deles são mais rápidos e abrangem a maioria dos sistemas, enquanto o outro demora mais tempo a calcular, mas trata de casos raros", diz Leadbetter. "Juntos, eles tornam a estrutura prática e universal."
O poder da STIV
Durante séculos, os cientistas esforçaram-se por descrever matematicamente o mundo da forma mais geral possível. Quanto melhor a matemática conseguir descrever um sistema, mais fácil será analisá-lo e, em última análise, controlá-lo.
Mas para sistemas complexos fora do equilíbrio, atingir esse nível de rigor é geralmente lento e dispendioso. "Se quisermos um modelo rigoroso, normalmente demora muito tempo a calcular, e se quisermos resultados rápidos, temos de simplificar e perder precisão", diz Purohit. O STIV promete ultrapassar esse compromisso, embora a vantagem dependa do problema a que o quadro é aplicado.
Para além das aplicações exploradas pelos autores, investigadores nos Estados Unidos e em Itália utilizaram recentemente a STIV para obter novas informações sobre a forma como as células biológicas se movem. "A STIV dá-nos uma linguagem comum para problemas que costumavam ser tratados isoladamente", diz Reina. "Isto significa que os investigadores que estudam temas tão variados como as proteínas, os cristais e as células podem recorrer à mesma estrutura. Este tipo de universalidade aponta para um enorme potencial para futuras descobertas."
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Inglês pode ser encontrado aqui.