Un equipo de científicos ha desarrollado un algoritmo novedoso para resolver ecuaciones teóricas de materia activa, profundizando nuestra comprensión de los materiales vivos. Este trabajo es fundamental en los campos de la ciencia biológica y computacional, allanando el camino para nuevos descubrimientos en morfología celular y la creación de máquinas biológicas artificiales.
Un algoritmo avanzado de supercomputadora de código abierto predice la morfología y la dinámica de los materiales biológicos, permitiéndoles explorar su comportamiento en el espacio y el tiempo.
Los biomateriales se componen de componentes individuales, incluidos pequeños motores que convierten el combustible en movimiento. Este proceso crea patrones de movimiento que permiten que el material se moldee a sí mismo a través de un flujo coherente, impulsado por un gasto de energía constante. Estos materiales que actúan permanentemente se denominan "sustancias activas".
La mecánica de las células y los tejidos se puede describir utilizando la teoría de la materia activa, un marco científico para comprender la forma, el flujo y la forma de la materia viva. La teoría de la materia activa consta de muchas ecuaciones matemáticas desafiantes.
Científicos del Instituto Max-Planck de Biología y Genética Celular Molecular de Dresde (MPI-CBG), el Centro de Biología de Sistemas de Dresde (CSBD) y TU Dresden han desarrollado un algoritmo y lo han implementado en un código de supercomputadora de código abierto que permite por primera vez resolver ecuaciones teóricas de materia activa en escenarios de la vida real. Estas soluciones nos acercan un paso de gigante a resolver el misterio centenario de cómo las células y los tejidos adquieren su forma y al diseño de máquinas biológicas artificiales.
Los procesos y comportamientos biológicos suelen ser muy complejos. Las teorías físicas proporcionan un marco cuantitativo preciso para comprenderlas. La teoría de los materiales activos proporciona un marco para comprender y describir el comportamiento de los materiales activos, que son materiales compuestos de componentes individuales capaces de convertir combustible químico ("alimentos") en fuerza mecánica.
Varios científicos de Dresde desempeñaron un papel clave en el desarrollo de esta teoría, entre ellos Frank Jülicher, director del Instituto Max Planck de Física de Sistemas Complejos, y Stephan Grill, director del Instituto Max Planck de Física de Sistemas Complejos. Armadas con estos principios físicos, las ecuaciones matemáticas pueden usarse para describir y predecir la dinámica de la materia viva activa.
Sin embargo, estas ecuaciones son extremadamente complejas y difíciles de resolver. Por tanto, los científicos necesitan el poder de las supercomputadoras para comprender y analizar la materia viva. Existen muchos métodos para predecir el comportamiento de materiales activos. Algunos se centran en pequeñas partículas individuales, otros estudian materiales activos a nivel molecular y otros estudian fluidos activos a gran escala. Estos estudios ayudan a los científicos a comprender cómo se comportan las sustancias activas en diferentes escalas espaciales y temporales.
Resolver ecuaciones matemáticas complejas
Los científicos del grupo de investigación de Ivo Sbalzarini, profesor del Centro de Biología de Sistemas de Dresde (CSBD) de la TU Dresden, líder del grupo de investigación del Instituto Max-Planck de Biología y Genética Celular Molecular (MPI-CBG) y director de la Facultad de Informática de la TU Dresden, han desarrollado un algoritmo informático que puede resolver las ecuaciones de la materia en movimiento.
Los resultados de su investigación se publicaron en la revista Physics of Fluids y aparecieron en la portada. El algoritmo que propusieron puede resolver ecuaciones complejas de materia en movimiento en espacios tridimensionales y de formas complejas.
"Nuestro método puede manejar diferentes formas que cambian con el tiempo en un espacio tridimensional", dijo el matemático Abhinav Singh, uno de los primeros autores del estudio. "Nuestro algoritmo utiliza un enfoque numérico novedoso que puede manejar formas complejas sin problemas, incluso si los puntos de datos no se distribuyen regularmente". Escenarios biológicamente realistas, resolviendo con precisión ecuaciones teóricas. Con nuestro método, finalmente podemos comprender el comportamiento a largo plazo de los materiales activos en situaciones en movimiento y en reposo y así predecir su dinámica. Además, la teoría y las simulaciones se pueden utilizar para programar materiales biológicos o crear motores a nanoescala para extraer trabajo útil".
Otro primer autor, Philipp Suhrcke, graduado del programa de Maestría en Modelado y Simulación Computacional de la Universidad Técnica de Dresde, añade: "Gracias a nuestro trabajo, los científicos ahora pueden predecir, por ejemplo, la forma de los tejidos o cuándo los biomateriales se volverán inestables o desordenados. Esto tiene profundas implicaciones para comprender los mecanismos del crecimiento y las enfermedades".
Código potente al alcance de todos.
Los científicos implementaron su software utilizando la biblioteca de código abierto OpenFPM, lo que significa que otros pueden usarlo de forma gratuita. OpenFPM fue desarrollado por el grupo Sbalzarini para democratizar la informática científica a gran escala.
Los autores primero desarrollaron un lenguaje informático personalizado que permitió a los científicos computacionales escribir código de supercomputadora especificando ecuaciones en notación matemática y dejar que la computadora creara el código de programa correcto.
Por lo tanto, no tienen que empezar desde cero cada vez que escriben código, lo que reduce efectivamente el tiempo de desarrollo del código en la investigación científica de meses o años a días o semanas, lo que mejora en gran medida la eficiencia del trabajo.
Debido a las enormes demandas computacionales del estudio de materiales activos tridimensionales, el nuevo código es escalable en supercomputadoras paralelas multiprocesador de memoria compartida y distribuida, gracias al uso de OpenFPM. Aunque la aplicación está diseñada para ejecutarse en supercomputadoras potentes, también se puede ejecutar en computadoras de oficina normales utilizadas para estudiar materiales 2D.
Ivo Sbalzarini, investigador principal del estudio, concluye: "Hemos dedicado diez años de investigación para crear este marco de simulación y mejorar la productividad de la ciencia computacional. Ahora todo se reúne en una herramienta para comprender el comportamiento tridimensional de los materiales vivos. Nuestro código tiene el potencial de La fuentebilidad, la escalabilidad y la capacidad de manejar situaciones complejas abren nuevas vías para modelar materiales activos. Esto puede llevar eventualmente a nuestra comprensión de cómo se forman las células y los tejidos, resolviendo un problema fundamental de morfogénesis que ha "Desconcertó a los científicos durante siglos, pero también puede ayudarnos a diseñar máquinas biológicas artificiales con un número mínimo de componentes".
Esta investigación fue financiada por el Bundesministerium f€ur Bildung und Forschung (BMBF), el Centro Federal de Análisis de Datos Escalables e Inteligencia Artificial (ScaDS.AI) y Dresde/Leipzig.
El código informático que respalda los resultados de este estudio está disponible públicamente en el repositorio github de 3Dactive-hidrodinámica en https://github.com/mosaic-group/3Dactive-hidrodinámica.
El marco de código abierto OpenFPM está disponible en https://github.com/mosaic-group/openfpm_pdata.
Publicaciones relacionadas sobre lenguajes informáticos integrados y bibliotecas de software OpenFPM:
https://doi.org/10.1016/j.cpc.2019.03.007
https://doi.org/10.1140/epje/s10189-021-00121-x