Complejidad del tiempo. (A–C) El tiempo mínimo de montaje T min 90 en los cuatro escenarios en dependencia del tamaño S de la estructura objetivo según se obtiene de simulaciones estocásticas para diferentes dimensionalidades de las estructuras:(A) 1D, (B) 2D y (C) 3D. La escala de tiempo reactiva (Cν) −1 define la escala de tiempo básica en el sistema, que depende de la concentración inicial C de monómeros por especie. Por lo tanto, el tiempo mínimo de ensamblaje se mide en unidades de (Cν) −1 . Cada punto de datos representa un promedio de varias realizaciones independientes de la simulación estocástica para el mismo valor de parámetro (óptimo), determinado por un barrido de parámetros (Apéndice SI, sección 1). Encontramos dependencias de ley de potencia del tiempo mínimo de montaje en el tamaño de la estructura objetivo. Los exponentes de complejidad de tiempo correspondientes θsim resultantes de las simulaciones se resumen en las tablas A–C junto con sus estimaciones teóricas θth (que derivamos en el Apéndice SI, sección 3). Indicamos los escenarios como rev, enlace reversible; acto, activación; jis, justo en secuencia; y dim, dimerización. Crédito:DOI:10.1073/pnas.2116373119
Investigadores de la Universidad Ludwig Maximilian de Munich han desarrollado una nueva estrategia para fabricar estructuras a nanoescala de manera eficiente en tiempo y recursos.
Las macromoléculas, como estructuras celulares o cápsides de virus, pueden emerger de pequeños bloques de construcción sin control externo para formar estructuras espaciales complejas. Esta autoorganización es una característica central de los sistemas biológicos. Pero tales procesos autoorganizados también se están volviendo cada vez más importantes para la construcción de nanopartículas complejas en aplicaciones nanotecnológicas. En el origami de ADN, por ejemplo, se crean estructuras más grandes a partir de bases individuales.
Pero, ¿cómo se pueden optimizar estas reacciones? Esta es la pregunta que están investigando el profesor Erwin Frey, físico de LMU, y su equipo. Los investigadores ahora han desarrollado un enfoque basado en el concepto de complejidad temporal, que permite crear nuevas estrategias para la síntesis más eficiente de estructuras complejas, como informan en la revista PNAS .
Un concepto de las ciencias de la computación
La complejidad del tiempo describe originalmente problemas del campo de la informática. Implica investigar cómo aumenta la cantidad de tiempo que necesita un algoritmo cuando hay más datos para procesar. Cuando el volumen de datos se duplica, por ejemplo, el tiempo requerido podría duplicarse, cuadruplicarse o aumentar a una potencia aún mayor. En el peor de los casos, el tiempo de ejecución del algoritmo aumenta tanto que ya no se puede generar un resultado dentro de un marco de tiempo razonable.
"Aplicamos este concepto a la autoorganización", explica Frey. "Nuestro enfoque fue:¿Cómo cambia el tiempo requerido para construir grandes estructuras cuando aumenta la cantidad de bloques de construcción individuales?" Si asumimos, de manera análoga al caso de la computación, que el período de tiempo requerido aumenta en una potencia muy alta a medida que aumenta el número de componentes, esto prácticamente haría imposible la síntesis de estructuras grandes. "Como tal, la gente quiere desarrollar métodos en los que el tiempo dependa lo menos posible de la cantidad de componentes", explica Frey.
Los investigadores de LMU ahora han llevado a cabo tales análisis de complejidad de tiempo utilizando simulaciones por computadora y análisis matemático y han desarrollado un nuevo método para fabricar estructuras complejas. Su teoría muestra que las diferentes estrategias para construir moléculas complejas tienen complejidades de tiempo completamente diferentes y, por lo tanto, también eficiencias diferentes. Algunos métodos son más y otros menos adecuados para sintetizar estructuras complejas en nanotecnología. "Nuestro análisis de la complejidad del tiempo conduce a una descripción simple pero informativa de los procesos de autoensamblaje para predecir con precisión cómo se deben controlar los parámetros de un sistema para lograr una eficiencia óptima", explica Florian Gartner, miembro del grupo de Frey y autor principal de el papel.
El equipo demostró la viabilidad del nuevo enfoque utilizando un ejemplo bien conocido del campo de la nanotecnología:los científicos analizaron cómo fabricar de manera eficiente una envoltura viral altamente simétrica. Las simulaciones por computadora demostraron que dos protocolos de ensamblaje diferentes condujeron a altos rendimientos en un corto período de tiempo.
Una nueva estrategia para la autoorganización
Antes de llevar a cabo este tipo de experimentos, los científicos se han basado en un método experimentalmente complicado que consiste en modificar las fuerzas de unión entre los bloques de construcción individuales. “Por el contrario, nuestro modelo se basa exclusivamente en el control de la disponibilidad de los componentes básicos individuales, por lo que ofrece una opción más sencilla y eficaz para regular los procesos de autoorganización artificial”, explica Gartner. Con respecto a su eficiencia de tiempo, la nueva técnica es comparable, y en algunos casos mejor, que los métodos establecidos. "Sobre todo, este esquema promete ser más versátil y práctico que las estrategias de ensamblaje convencionales", dice el físico.
"Nuestro trabajo presenta un nuevo enfoque conceptual de la autoorganización, que estamos convencidos será de gran interés para la física, la química y la biología", dice Frey. "Además, presenta sugerencias prácticas concretas para nuevos protocolos experimentales en nanotecnología y biología sintética y molecular". Logística de procesos de automontaje
