organizmaların organizasyonları
//

Organizmaların organizasyonlarını anlamak için yeni bir model

Max Planck Enstitüsünden araştırmacılar, fizik bilgilerini kullanarak farklı hücrelerin, bakterilerin veya enzimlerin davranışını tanımlayan bir model geliştirdi.

8 dakikalık içerik

Organizmaların organizasyonunu tanımlayan yeni bir model, biyolojik süreçlerin daha iyi anlaşılmasını sağlayabilir. Max Planck Enstitüsünden bir grup araştırmacı, canlı sistemlerdeki fiziksel hareketleri farklı bir yöntemle araştırıyor. 

İlk bakışta, bir kurt sürüsünün vinaigrette sosu (yağ ve sirke karışımı) ile pek ilgisi yok gibi geliyor. Max Planck Dinamik ve Öz-Organizasyon Enstitüsü Direktörü fizikçi Prof. Dr. Ramin Golestanian liderliğindeki bir ekip, avcıların ve avların hareketi ile sirke ve yağın ayrılması arasında bağlantı kuran bir model geliştirdi. Ekip, şimdiye kadar sadece cansız madde için geçerli olan teorik bir çerçeveyi genişletti. Avcılara ve avlara ek olarak, enzimler veya kendi kendini organize eden hücreler gibi diğer canlı sistemler de artık tanımlanabilir.

Düzen her zaman görünmeyebilir. Geyik avlayan bir kurt sürüsü ile koşarsanız, hareketler düzensiz görünür. Av kuş bakışı ve daha uzun bir süre boyunca gözlemlenirse, hayvanların hareketlerinde şekiller belirginleşir. Fizikte bu tür davranışlar düzenli kabul edilir. Peki bu düzen nasıl ortaya çıkıyor? Ramin Golestanian ve ekibi, “Yaşayan Madde Fiziği” bölümünde bu soruya odaklanıyor ve canlı veya aktif sistemlerdeki hareketi yöneten fiziksel kuralları araştırıyor. Golestanian’ın amacı, aktif, canlı maddenin evrensel özelliklerini ortaya çıkarmak. Bu, sadece yırtıcılar ve avlar gibi daha büyük organizmaları değil, aynı zamanda bakterileri, enzimleri, motor proteinleri ve mikro robotlar gibi yapay sistemleri de içeriyor.

Cansızdan canlı sistemlere organizmaların organizasyonu

Almanya Göttingen’deki ekip, canlı maddeyi tanımlamada bir atılım yaptı. Bunu başarmak için Suropriya Saha, Jaime Agudo-Canalejo ve Ramin Golestanian cansız madde davranışının bilinen tanımıyla başladı ve tanımı genişletti. Esas nokta, canlı ve cansız madde arasındaki temel farkı hesaba katmaktı. Cansız, pasif maddenin aksine canlı, aktif madde kendi kendine hareket edebilir. Fizikçiler, bir yağ ve su emülsiyonu gibi cansız karışımların nasıl ayrıldığını açıklamak için Cahn-Hilliard denklemini kullanıyor. 

1950’lerde geliştirilen tanım, standart faz ayırma modeli olarak kabul edilir ve karşılıklılık ilkesine dayanır; göze göz. Böylece yağ, suyun yağı itmesi gibi suyu da iter ancak bu, canlı maddeler veya aktif sistemler için her zaman geçerli değildir. Bir avcı, avının peşine düşerken, av avcıdan kaçmaya çalışır. Enzimler gibi en küçük sistemlerin hareketinde bile karşılıklı olmayan (yani aktif) davranış olduğu ancak son zamanlarda gösterilmiştir. Böylelikle enzimler, -birçok biyolojik süreç için gerekli olan- özellikle bireysel hücre bölgelerinde yoğunlaşabilir.

Bu keşfin ardından araştırmacılar, farklı enzimlerin büyük yığınlarının nasıl hareket ettiğini araştırdı. Bir araya mı gelirler yoksa gruplar mı oluştururlar? Yeni ve öngörülemeyen özellikler ortaya çıkar mı? Bu soruları cevaplamak amacıyla araştırma ekibi işe koyuldu. İlk görev, Cahn-Hilliard denklemini karşılıklı olmayan etkileşimleri içerecek şekilde değiştirmekti. Denge cansız sistemleri tanımladığı için pasif etkileşimlerin karşıtlığı, yapısına derinlemesine gömülüdür. Bu yüzden, onun tarafından tanımlanan bütün süreçler termodinamik denge ile biter. Diğer bir deyişle, tüm katılımcılar sonuç olarak bir dinlenme haline girer. Yaşam ise termodinamik dengenin dışında gerçekleşir. Bunun nedeni, canlı sistemlerin hareketsiz kalmaması, daha çok bir şeye ulaşmak için enerjiyi kullanmasıdır (örneğin, üremek). Suropriya Saha ve meslektaşları, Cahn-Hilliard denklemini karşılıklı olmayan faaliyetleri tanımlayan bir parametre ile genişleterek bu davranışı açıklıyor. Bu şekilde, artık pasif süreçlerden herhangi bir ölçüde farklılık gösteren süreçleri de tanımlayabiliyorlar.

Saha ve meslektaşları, sunulan değişikliklerin etkilerini incelemek için bilgisayar simülasyonları kullandı. Saha, minimum seviyede karşılıklı olmamanın bile pasif sistemlerin davranışında radikal sapmalara neden olduğunu söyledi. Örneğin, iki farklı tipte parçacıkların karışımında hareket eden dalgaların oluşumunu gözlemlediler. Bu fenomende, bir bileşenin bantları diğer bileşenin bantlarını takip etti ve böylece hareketli şeritlerden oluşan bir modelle sonuçlandı. Araştırmacılar, çalışmalarıyla hem fizik hem de biyolojide bilimsel ilerlemeye katkıda bulunmayı umuyor. Örneğin, yeni model farklı hücrelerin, bakterilerin veya enzimlerin davranışını tanımlayabilir ve tahmin edebilir. Golestanian, Bu modelle yaşlı bir köpeğe yeni numaralar öğrettik. Araştırmamız, fiziğin biyoloji anlayışımıza katkıda bulunduğunu ve canlı maddeler üzerinde çalışmanın getirdiği zorlukların fizikte temel araştırmalar için yeni yollar oluşturduğunu gösteriyor.” dedi. 

Kaynaklar;

Science Daily 

American Physics Society Dergisi

Sizin yorumunuz nedir?

Your email address will not be published.