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    Les physiciens trouvent les limites du multitâche dans les réseaux biologiques

    Crédit :CC0 Domaine public

    De nombreux systèmes complexes en biologie peuvent être conceptualisés comme des réseaux. Cette perspective aide les chercheurs à comprendre comment les systèmes biologiques fonctionnent à un niveau fondamental, et peut être utilisé pour répondre à des questions clés en biologie, Médicament, et ingénierie.

    Le flux sanguin dans le cerveau en est un excellent exemple. Le sang circule à travers un réseau de vaisseaux et peut être redirigé vers des parties spécifiques du cerveau selon les besoins. Marche à pied, par exemple, nécessiterait un flux sanguin dans des régions différentes de celles du chewing-gum.

    On pense que les réseaux effectuent de telles tâches en contrôlant les connexions au sein du réseau, appelé « bords ». Ce que les physiciens n'avaient pas exploré, c'est le nombre de tâches qu'un seul réseau peut accomplir simultanément.

    Une équipe de chercheurs du Département de physique et d'astronomie a publié une étude en PNAS qui répond à cette question. L'étudiant diplômé Jason W. Rocks et l'ancien postdoctorant Henrik Ronellenfitsch, qui est maintenant au MIT, étaient les principaux auteurs de cet article, et a travaillé aux côtés des physiciens Andrea Liu et Eleni Katifori, ainsi que Sidney R. Nagel de l'Université de Chicago.

    L'équipe Penn avait auparavant étudié deux types de réseaux. Katifori a examiné comment la nature construit et entretient des « réseaux de flux, " comme la circulation sanguine, en utilisant des approches inspirées et liées à la biologie. Liu étudie "les réseaux mécaniques, " comme l'arrangement des acides aminés qui forment une protéine, et comment ces réseaux peuvent être modifiés afin de remplir une fonction biologique spécifique.

    Bien que ces deux systèmes diffèrent l'un de l'autre, Les discussions entre les groupes Liu et Katifori sur la capacité de multitâche de chaque réseau ont aidé Liu et Katifori à se rendre compte qu'ils pouvaient étudier ensemble ces deux réseaux apparemment sans rapport.

    « Nous étudiions tous les deux indépendamment la complexité d'une fonction particulière qu'un réseau d'écoulement pouvait faire et ce qu'un réseau mécanique pouvait faire, " dit Katifori. " C'était deux réseaux physiques complètement différents, mais d'une certaine manière la même question."

    Les auteurs ont développé un ensemble d'équations décrivant chaque système. Ils ont ensuite utilisé des simulations pour contrôler ou "régler" le réseau afin qu'ils remplissent des fonctions de plus en plus complexes. Rochers, Ronellenfitsch, et leurs collègues ont découvert que les deux types de réseaux réussissaient à effectuer plusieurs tâches à la fois.

    Ils ont été surpris par les similitudes de performances entre ces deux réseaux apparemment distincts. Bien que la physique sous-jacente aux deux systèmes soit totalement différente, ils ont obtenu des performances similaires en termes de capacités multitâches et de contrôlabilité. « Quantitativement, ils étaient presque identiques, " dit Liu.

    Ces résultats serviront de base à un certain nombre d'études futures qui approfondiront la manière dont la capacité à effectuer des tâches est codée dans les réseaux. Pour les réseaux mécaniques comme les enzymes, ces connaissances pourraient améliorer la capacité des chercheurs biomédicaux à concevoir des médicaments et des traitements ciblés.

    Dans un premier temps, Rocks travaille à mieux comprendre le fonctionnement réel des réseaux. "Jusqu'à présent, nous l'avons traité comme une boîte noire, " dit-il. "Mais nous ne voulons pas faire ça. Nous voulons comprendre comment un réseau remplit une fonction spécifique. Nous voulons comprendre quels aspects de la structure du réseau sont importants."

    Liu et Katifori sont enthousiasmés par leur collaboration et les résultats qu'ils espèrent trouver dans un avenir proche. « Si vous m'aviez demandé avant de faire ce projet si nous allions avoir la même réponse pour les deux réseaux, Je dirais « pourquoi ? » », dit Katifori. « Mais quand on y pense, et quand vous le comprenez, vous réalisez l'élégance de cette étude et pourquoi ces deux réseaux devraient être les mêmes."

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