Tutta la vita sulla terra esegue calcoli e tutti i calcoli richiedono energia. Dall'ameba unicellulare agli organismi multicellulari come gli esseri umani, uno dei calcoli biologici più basilari comuni nella vita è la traduzione:elaborare le informazioni da un genoma e scriverle nelle proteine.

Traduzione, si scopre, è altamente efficiente.

In un nuovo articolo pubblicato sulla rivista Transazioni filosofiche della Royal Society A , I ricercatori SFI esplorano l'efficienza termodinamica della traduzione. L'opera fa parte di un numero a tema intitolato "Ri-concettualizzare le origini della vita".

Per capire come si è evoluta la vita sulla terra, dobbiamo prima capire i vincoli che i sistemi biologici hanno dovuto affrontare nel tempo. Un vincolo che non è stato ampiamente esplorato è come le leggi della termodinamica limitano la funzione biologica, e se la selezione naturale favorisce organismi con maggiore efficienza computazionale.

Per scoprire quanto sia efficiente la traduzione, i ricercatori hanno iniziato con Landauer's Bound. Questo è un principio della termodinamica che stabilisce la quantità minima di energia necessaria a qualsiasi processo fisico per eseguire un calcolo.

"Quello che abbiamo scoperto è che la traduzione biologica è circa 20 volte meno efficiente del limite fisico inferiore assoluto, ", afferma l'autore principale Christopher Kempes, un Fellow di SFI Omidyar. "E sono circa 100, 000 volte più efficiente di un computer." Replicazione del DNA, un altro calcolo di base comune a tutta la vita, è circa 165 volte peggiore di Landauer's Bound. "Non è efficiente come la traduzione biologica, ma comunque straordinariamente buono rispetto ai computer."

Scalare per calcolare l'efficienza termodinamica di calcoli biologici di livello superiore come il pensiero, e per capire quanto sia importante l'efficienza per la selezione naturale, offrire domande stimolanti per ulteriori ricerche.

"In definitiva, vogliamo accoppiare tutto questo con la teoria dell'informatica, "dice il professor David Wolpert, un coautore, "non solo per sfruttare questo genere di cose per l'informatica, ma anche per vedere se la teoria dell'informatica ha qualcosa da dirci sulle cellule".