Gli scienziati dimostrano il calcolo del serbatoio chimico utilizzando la reazione di formose

13 luglio 2024

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a cura di Tejasri Gururaj , Phys.org

Ricercatori dell'Istituto per le Molecole e i Materiali dell'Università di Radboud, Paesi Bassi, hanno dimostrato che una rete complessa di reazioni chimiche auto-organizzanti può svolgere varie attività computazionali, come la classificazione non lineare e la previsione di dinamiche complesse.

Il campo dei calcoli molecolari interessa i ricercatori che desiderano sfruttare il potere computazionale dei sistemi chimici e biologici. In questi sistemi, le reazioni chimiche o i processi molecolari agiscono come un computer serbatoio, trasformando gli input in uscite ad alta dimensionalità.

La ricerca, pubblicata su Nature, è stata guidata dal Prof. Wilhelm Huck dell'Università di Radboud.

I ricercatori hanno sfruttato il potenziale offerto dalle reti chimiche e biologiche a causa delle loro complesse capacità computazionali. Tuttavia, l'implementazione dei calcoli molecolari presenta sfide in termini di ingegneria e design.

Al posto di cercare di progettare sistemi molecolari per svolgere determinate attività computazionali, il Prof. Huck e il suo team stanno esplorando come sistemi chimici naturalmente complessi possano mostrare proprietà computazionali emergenti.

'Sono molto interessato alle forze di guida chimica che hanno portato all'origine della vita. In questo contesto, cerchiamo meccanismi attraverso i quali l'evoluzione chimica può plasmare le proprietà di miscele di reazioni complesse. Questa ricerca ci ha portato a considerare come i sistemi molecolari possono elaborare informazioni,' ha spiegato a Phys.org.

La reazione di formose è una reazione chimica che sintetizza zuccheri da formaldeide in presenza di un catalizzatore, l'idrossido di calcio. Questa reazione è stata scelta per le sue proprietà uniche.

Il Prof. Huck ha spiegato: 'Anche se la chimica potrebbe sembrare complessa agli estranei, la maggior parte delle sequenze di reazioni è piuttosto lineare. La reazione di formose è l'unico esempio di una rete di reazione auto-organizzante con una topologia altamente non lineare, contenente numerosi cicli di feedback positivi e negativi.'

In altre parole, la reazione non è diretta e produce molti composti intermedi che reagiscono ulteriormente per formare nuovi composti. Queste reazioni dinamiche possono portare a un insieme diversificato di specie chimiche e sono di natura non lineare.

Inoltre, la rete include cicli di feedback positivi che amplificano i risultati delle reazioni e cicli di feedback negativi che attenuano i risultati delle reazioni.

La rete è conosciuta come 'auto-organizzante' perché evolve e reagisce ai input chimici senza bisogno di un intervento esterno, producendo una vasta gamma di risultati.

Le capacità computazionali emergono dalle proprietà intrinseche della rete anziché essere programmate esplicitamente, rendendo il calcolo molto flessibile.

I ricercatori hanno utilizzato un reattore a tanica agitata continua (CSTR) per implementare la reazione di formose. Le concentrazioni in ingresso di quattro reagenti - formaldeide, diidrossiacetone, idrossido di sodio e cloruro di calcio - sono controllate per modulare il comportamento della rete di reazioni.

La molecola di uscita è identificata utilizzando uno spettrometro di massa, che permette di tracciare fino a 106 molecole. Questa configurazione può essere utilizzata per fare calcoli, con le concentrazioni dei reagenti che costituiscono il valore di ingresso per qualsiasi funzione da calcolare.

Ma prima, il sistema deve essere addestrato per trovare l'esito di questo calcolo, che viene fatto utilizzando un insieme di pesi.

'Abbiamo bisogno di trovare un insieme di pesi che converta le tracce nello spettrometro di massa al valore corretto del calcolo. Si tratta di un problema di regressione lineare ed è computazionalmente semplice. Una volta fatto, il computer serbatoio calcola l'esito per questa funzione per qualsiasi nuovo input,' ha spiegato il Prof. Huck.

I pesi sono coefficienti che determinano l'influenza di ciascun ingresso sull'uscita. Questo passaggio di addestramento è essenziale poiché permette al serbatoio di apprendere e predire come i cambiamenti in ingresso influenzano l'uscita in modo da poter predire l'uscita per un nuovo set di input.

I ricercatori hanno utilizzato il computer serbatoio per svolgere diverse attività. La prima era svolgere attività di classificazione non lineare. Il computer serbatoio poteva emulare tutte le porte logiche booleane e affrontare anche classificazioni più complesse come XOR, dama, cerchi e funzioni seno.

Il team ha anche dimostrato di poter prevedere il comportamento di un modello di rete metabolica complessa di E. coli, catturando accuratamente risposte lineari e non lineari a input fluttuanti in varie fasce di concentrazione.