Nella chimica del liceo, abbiamo tutti imparato a conoscere le reazioni chimiche. Ma cosa unisce due molecole che reagiscono? Come ci ha spiegato Einstein, è il moto casuale di molecole inerti guidato dal bombardamento di molecole di solvente. Se avvicinati abbastanza, per caso, queste molecole possono reagire.

La cattura del movimento di singole molecole si ottiene con un metodo noto come spettroscopia di correlazione di fluorescenza (FCS). La presa? Richiede moltissime rilevazioni di particelle luminose, fotoni, emessi da singole molecole per ottenere un quadro chiaro del movimento molecolare.

Come un'illustrazione, pensare a un sondaggio politico. In qualsiasi momento del ciclo di una campagna, i sondaggi vengono utilizzati per prevedere l'esito di un'imminente elezione. Ma quanti elettori dobbiamo interrogare per ottenere una previsione accurata e, considerando quanto siano sensibili al fattore tempo le informazioni sui sondaggi, quanto velocemente possiamo sondare le inclinazioni politiche della nazione? Chiedere a ogni elettore in ogni stato produrrebbe risultati accurati ma sarebbe troppo costoso in termini di tempo e denaro. Per ragioni pratiche, dobbiamo prendere un campione di elettori e sfruttare in modo efficiente tutte le informazioni contenute in quel campione. Gli elettori in questa illustrazione sono i nostri proverbiali fotoni qui.

I lunghi tempi necessari per acquisire dati in FCS sono proprio come l'ingenua strategia di polling evidenziata in precedenza. ci vuole troppo tempo, e la chimica che ci interessa imparare potrebbe già essere fatta. Per di più, l'esposizione dei campioni al laser per lunghi periodi di tempo può provocare il danno fotochimico delle molecole oggetto di studio, prevenire l'uso diffuso di FCS nella ricerca biologica.

"Le tecniche di fluorescenza a singola molecola hanno rivoluzionato la nostra comprensione della dinamica di molti processi molecolari critici, ma i segnali sono intrinsecamente rumorosi e gli esperimenti richiedono lunghi tempi di acquisizione, " spiegò Marcia Levito, professore associato presso la Scuola di Scienze Molecolari e il Biodesign Institute.

Questo lavoro sfrutta nuovi strumenti della scienza dei dati per far contare ogni fotone rilevato e perfezionare la nostra immagine del movimento molecolare.

"Nuovi strumenti matematici consentono di pensare a vecchi ma potenti esperimenti sotto una nuova luce, " ha detto Steve Pressé, autore principale dello studio e professore congiunto presso il Dipartimento di Fisica e la Scuola di Scienze Molecolari dell'ASU presso l'Arizona State University.

Un articolo pubblicato su Comunicazioni sulla natura da Pressé e collaboratori affronta ora questi problemi utilizzando strumenti di data science e, più specificamente, Non parametrici bayesiani:un tipo di strumento di modellazione statistica finora ampiamente utilizzato al di fuori delle scienze naturali. Levitus aggiunge "Le vecchie strategie limitavano la nostra capacità di sondare qualsiasi cosa tranne i processi lenti, lasciando fuori portata un vasto numero di interessanti questioni biologiche che coinvolgono reazioni chimiche più veloci. Ora possiamo iniziare a porre domande sui processi risolti in breve tempo".