Complessità temporale. (A–C) Il tempo minimo di assemblaggio T min 90 nei quattro scenari in funzione della dimensione S della struttura target ottenuta da simulazioni stocastiche per differenti dimensionalità delle strutture:(A) 1D, (B) 2D e (C) 3D. La scala temporale reattiva (Cν) −1 definisce la scala temporale di base nel sistema, che dipende dalla concentrazione iniziale C di monomeri per specie. Quindi, il tempo di assemblaggio minimo è misurato in unità di (Cν) −1 . Ciascun punto dati rappresenta una media su diverse realizzazioni indipendenti della simulazione stocastica per lo stesso valore di parametro (ottimale), determinato da uno sweep di parametro (si appendice, sezione 1). Troviamo dipendenze della legge di potenza del tempo di assemblaggio minimo dalla dimensione della struttura target. I corrispondenti esponenti della complessità temporale θsim risultanti dalle simulazioni sono riassunti nelle tabelle in A–C insieme alle loro stime teoriche θesimo (che deriviamo nell'appendice SI, sezione 3). Indichiamo gli scenari come rev, binding reversibile; atto, attivazione; jis, solo in sequenza; e debole, dimerizzazione. Credito:DOI:10.1073/pnas.2116373119
I ricercatori dell'Università Ludwig Maximilian di Monaco hanno sviluppato una nuova strategia per la produzione di strutture su scala nanometrica in modo efficiente in termini di tempo e risorse.
Macromolecole come strutture cellulari o capsidi virali possono emergere da piccoli blocchi costitutivi senza controllo esterno per formare strutture spaziali complesse. Questa auto-organizzazione è una caratteristica centrale dei sistemi biologici. Ma tali processi auto-organizzati stanno diventando sempre più importanti anche per la costruzione di nanoparticelle complesse in applicazioni nanotecnologiche. Negli origami del DNA, ad esempio, le strutture più grandi vengono create da singole basi.
Ma come si possono ottimizzare queste reazioni? Questa è la domanda su cui stanno indagando il fisico LMU Prof. Erwin Frey e il suo team. I ricercatori hanno ora sviluppato un approccio basato sul concetto di complessità temporale, che consente di creare nuove strategie per la sintesi più efficiente di strutture complesse, come riportano nella rivista PNAS .
Un concetto dalle scienze informatiche
La complessità del tempo originariamente descrive problemi nel campo dell'informatica. Implica lo studio di come aumenta la quantità di tempo necessaria a un algoritmo quando ci sono più dati da elaborare. Quando il volume dei dati raddoppia, ad esempio, il tempo necessario potrebbe raddoppiare, quadruplicare o aumentare fino a raggiungere una potenza ancora maggiore. Nel peggiore dei casi, il tempo di esecuzione dell'algoritmo aumenta così tanto che un risultato non può più essere prodotto entro un periodo di tempo ragionevole.
"Abbiamo applicato questo concetto all'auto-organizzazione", spiega Frey. "Il nostro approccio era:come cambia il tempo necessario per costruire grandi strutture quando aumenta il numero dei singoli elementi costitutivi?" Se assumiamo, analogamente al caso dell'informatica, che il periodo di tempo richiesto aumenti di una potenza molto elevata all'aumentare del numero di componenti, ciò renderebbe praticamente impossibili le sintesi di grandi strutture. "In quanto tali, le persone vogliono sviluppare metodi in cui il tempo dipenda il meno possibile dal numero di componenti", spiega Frey.
I ricercatori della LMU hanno ora effettuato tali analisi di complessità temporale utilizzando simulazioni al computer e analisi matematiche e hanno sviluppato un nuovo metodo per la produzione di strutture complesse. La loro teoria mostra che strategie diverse per la costruzione di molecole complesse hanno complessità temporali completamente diverse e quindi anche efficienze diverse. Alcuni metodi sono più, e altri meno, adatti per sintetizzare strutture complesse nella nanotecnologia. "La nostra analisi della complessità temporale porta a una descrizione semplice ma informativa dei processi di autoassemblaggio al fine di prevedere con precisione come i parametri di un sistema devono essere controllati per ottenere un'efficienza ottimale", spiega Florian Gartner, membro del gruppo di Frey e autore principale di la carta.
Il team ha dimostrato la praticabilità del nuovo approccio utilizzando un noto esempio nel campo della nanotecnologia:gli scienziati hanno analizzato come produrre in modo efficiente un involucro virale altamente simmetrico. Le simulazioni al computer hanno mostrato che due diversi protocolli di assemblaggio hanno portato a rendimenti elevati in un breve lasso di tempo.
Una nuova strategia per l'auto-organizzazione
Nell'eseguire tali esperimenti prima d'ora, gli scienziati si sono affidati a un metodo sperimentalmente complicato che prevede la modifica delle forze di legame tra i singoli elementi costitutivi. "Al contrario, il nostro modello si basa esclusivamente sul controllo della disponibilità dei singoli elementi costitutivi, offrendo così un'opzione più semplice ed efficace per regolare i processi di auto-organizzazione artificiale", spiega Gartner. Per quanto riguarda la sua efficienza nel tempo, la nuova tecnica è comparabile, e in alcuni casi migliore, rispetto ai metodi consolidati. "Soprattutto, questo schema promette di essere più versatile e pratico delle strategie di assemblaggio convenzionali", afferma il fisico.
"Il nostro lavoro presenta un nuovo approccio concettuale all'auto-organizzazione, che siamo convinti sarà di grande interesse per la fisica, la chimica e la biologia", afferma Frey. "Inoltre, propone suggerimenti pratici concreti per nuovi protocolli sperimentali in nanotecnologia e biologia sintetica e molecolare". + Esplora ulteriormente
