A lei da ação em massa foi descrita pela primeira vez há 150 anos. Hoje, ainda é um conceito básico em todos os textos de química do primeiro ano. A lei afirma que a taxa de uma reação química é proporcional à concentração dos reagentes. Para soluções em equilíbrio dinâmico, a lei prevê como essas soluções se comportarão.

Mas é um desafio aplicar a lei da ação em massa a sistemas complexos, como o metabolismo biológico. Para um, a maioria das constantes de taxa não estão disponíveis, e medir os que faltam exige muito trabalho.

Na pesquisa biológica, medir constantes de taxa requer o isolamento e purificação de enzimas individuais, em seguida, determinar as constantes de taxa com espectrofotometria - isto é, pela quantidade de luz que um produto químico absorve. Isso diminui as velocidades de transferência, tornando difícil caracterizar cada novo genoma. Afinal, para fazer isso, são necessários milhares de parâmetros de taxa.

Por causa desses problemas, um grande número de parâmetros de taxa de enzima foi determinado para apenas alguns sistemas bem descritos, como Escherichia coli. Para a maioria dos sistemas biológicos, os cientistas ainda não obtiveram constantes de taxa.

Enquanto isso, o método de escolha para modelar processos biológicos em grande escala (como o metabolismo) envolve modelos de fluxo baseados em restrições. Mas esses modelos sofrem com a falta de física em relação à lei da ação de massa, limitar a capacidade de abordagens baseadas em restrições, mesmo quando elas são estendidas para incluir termodinâmica e outros fatores.

Em resposta, alguns pesquisadores propuseram estudar reações elementares usando a lei da reação de massa por meio de afinidades de reação em vez de constantes de velocidade.

Um novo artigo no jornal Biologia Física por William R. Cannon e Scott E. Baker no Pacific Northwest National Laboratory revisa a relação entre afinidade de reação e energia livre para reações isoladas usando conceitos de integração termodinâmica estatística. Cannon e Baker se propuseram a demonstrar explicitamente a relação entre as formulações cinéticas de taxas que usam constantes de taxa e uma formulação estatística termodinâmica que usa potenciais químicos.

Posteriormente, eles apresentam um teorema para reações acopladas com base em potenciais químicos, que pode fornecer taxas relativas para todas as reações sequencialmente acopladas sob todas as condições, estado estacionário ou não. Isso elimina a necessidade de constantes de taxa em muitas aplicações.

O uso de potenciais químicos em vez de constantes de taxa representa um salto metodológico que, segundo os autores, pode sinalizar um grande avanço para a modelagem preditiva em biologia de sistemas.

O novo método permitirá complexos, sistemas biológicos de grande escala, como o metabolismo, a serem modelados com cinética e termodinâmica. Isso resultará em previsões mais precisas para o design de microrganismos para se comportar da maneira desejada, como aqueles que poderiam ser aproveitados para a produção de biocombustíveis.

Além disso, os autores dizem, o novo método proporcionará uma visão fundamental do acoplamento termodinâmico entre os organismos vivos e seu ambiente.