Erin McCarthy '23, fisica summa cum laude, è una rarità tra i giovani scienziati. In qualità di ricercatrice universitaria presso il Dipartimento di fisica del College of Arts &Sciences della Syracuse University, ha guidato uno studio apparso nel marzo 2024 in Physical Review Letters . È la rivista di lettere di fisica più citata e l'ottava rivista di scienze più citata in assoluto.
McCarthy e i soci post-dottorato Raj Kumar Manna e Ojan Damavandi hanno sviluppato un modello che ha identificato un comportamento collettivo inaspettato tra le particelle computazionali con implicazioni per la futura ricerca medica di base e la bioingegneria.
"È molto difficile inserire un articolo nelle Physical Review Letters ", hanno affermato M. Lisa Manning, coautrice, e William R. Kenan, Jr. Professore di fisica nonché direttore fondatore del BioInspired Institute presso la Syracuse University. "I tuoi colleghi scientifici devono giudicarlo eccezionale."
McCarthy, originaria del New Jersey, ha scelto Syracuse per la sua "enorme energia", ha detto. "L'aspetto educativo e di ricerca delle cose è stato fantastico. Ero venuto con l'intenzione di specializzarmi in fisica con una preparazione premeditata. Amavo la fisica e la biologia e volevo essere coinvolto nel settore sanitario e della medicina. E ho avuto fortuna nell'incontrare La dottoressa Manning era una matricola e lei mi ha introdotto alla biofisica computazionale. Ho iniziato la ricerca durante il mio primo anno, il che è estremamente insolito."
"Erin ha imparato a programmare da zero e poi ha fatto ore e ore di simulazioni, il che ha richiesto molta perseveranza", ha affermato Manning. "Il fatto che questo articolo sia apparso su una rivista così prestigiosa è semplicemente una fantastica testimonianza della sua etica del lavoro e della sua genialità."
Il team di ricerca ha utilizzato la modellazione fisica computazionale per capire i meccanismi sottostanti che fanno sì che le particelle si scelgano spontaneamente in gruppi diversi.
Imparare come si comportano le particelle nei modelli fisici potrebbe fornire informazioni su come le particelle biologiche viventi (cellule, proteine ed enzimi) si mescolano durante lo sviluppo.
Nelle prime fasi di un embrione, ad esempio, le cellule nascono in miscele eterogenee. Le cellule devono auto-ordinarsi in diversi compartimenti per formare tessuti omogenei distinti. Questo è uno dei principali comportamenti cellulari collettivi in atto durante lo sviluppo di tessuti e organi e la rigenerazione degli organi.
"Le cellule devono essere in grado di organizzarsi adeguatamente, segregandosi per svolgere il proprio lavoro", ha affermato McCarthy. "Volevamo capire, se si elimina la chimica e si guarda strettamente alla fisica, quali sono i meccanismi attraverso i quali questa riorganizzazione può avvenire spontaneamente?"
Precedenti indagini di fisica avevano scoperto che le particelle si separano quando alcune ricevono una scossa di temperatura più elevata. Quando una popolazione di particelle viene iniettata con energia su piccola scala, diventa attiva – o “calda” – mentre l’altra popolazione viene lasciata inattiva, o “fredda”. Questa differenza di calore provoca una riorganizzazione tra le due popolazioni. Questi modelli sono versioni semplificate dei sistemi biologici, che utilizzano la temperatura per approssimare l'energia e il movimento cellulare.
"Le particelle calde spingono da parte quelle fredde in modo che possano occupare uno spazio più ampio", ha detto il coautore Manna. "Ma ciò accade solo quando esiste uno spazio tra le particelle."
La modellazione precedente identificava il comportamento delle particelle di auto-ordinamento a densità intermedie meno compattate.
Ma il team di Syracuse ha trovato qualcosa di sorprendente. Dopo aver iniettato energia in una popolazione di particelle ad alta densità, le particelle calde non hanno spinto in giro quelle fredde. Le particelle calde non avevano spazio per farlo.
Questo è importante perché le particelle biologiche (proteine nelle cellule e cellule nei tessuti) vivono tipicamente in spazi ristretti e affollati.
"La tua pelle, ad esempio, è un ambiente molto denso", ha detto McCarthy. "Le cellule sono così vicine tra loro che non c'è spazio tra loro. Se vogliamo applicare queste scoperte fisiche alla biologia, dobbiamo considerare le alte densità affinché i nostri modelli siano applicabili. Ma a densità molto elevate, la differenza di attività tra due popolazioni non ne provoca l'ordinamento."
Ci deve essere qualche altro meccanismo di auto-ordinamento in gioco in biologia. "La temperatura o l'iniezione attiva di energia non sempre separano le cose, quindi non è possibile utilizzarle in biologia", ha affermato Manning. "Devi cercare qualche altro meccanismo."
Per Manning, questo studio illustra i punti di forza della Syracuse University. "Il fatto che uno studente universitario abbia guidato questa ricerca dimostra la straordinaria qualità degli studenti che abbiamo alla Syracuse University, che sono bravi come quelli di qualsiasi altra parte del mondo, e l'eccezionalità di Erin stessa", ha affermato Manning.
Manna, il mentore post-dottorato per l'ultima parte del progetto di McCarthy, è stato essenziale per portarlo alla conclusione. "Lo studio non sarebbe avvenuto senza di lui", ha detto Manning. "Ciò dimostra che siamo in grado di reclutare eccellenti collaboratori post-dottorato a Syracuse perché siamo un'università di ricerca davvero eccezionale." Manna è ora un ricercatore post-dottorato presso il Dipartimento di Fisica della Northeastern University.
McCarthy, un tecnologo ricercatore in un laboratorio biologico presso la Northwestern University School of Medicine, prevede di iniziare a fare domanda per una scuola di specializzazione.
"A Syracuse", ha affermato McCarthy, "ho imparato quanto amo la ricerca e desidero che faccia parte del mio futuro."
Ulteriori informazioni: Erin McCarthy et al, Demiscelazione in miscele binarie con diffusività differenziale ad alta densità, Lettere di revisione fisica (2024). DOI:10.1103/PhysRevLett.132.098301
Informazioni sul giornale: Lettere di revisione fisica
Fornito dalla Syracuse University
