O que você chama de descoberta da ciência dos materiais que recebeu um grande impulso com uma palestra de um ganhador do Nobel de química, usaram microscopia eletrônica criogênica (crio-EM), e foi impulsionado por uma tese de doutorado sobre aprendizado de máquina?

Pesquisa típica de Cornell.

Em um artigo publicado em Natureza , uma equipe liderada por Uli Wiesner, o Spencer T. Olin Professor de Engenharia do Departamento de Ciência e Engenharia de Materiais da Cornell University, relata a descoberta de 10 nanômetros, Individual, estruturas dodecaédricas automontadas - gaiolas de sílica de 12 lados que podem ter aplicações na montagem de materiais de mesoescala, bem como diagnóstico médico e terapêutica.

O papel da equipe, "Jaulas inorgânicas ultrassimétricas altamente simétricas dirigidas por surfactante micela auto-montagem, "foi publicado em 20 de junho.

Outros membros da equipe incluem os pesquisadores de pós-doutorado Kai Ma e Tangi Aubert do Wiesner Group; Peter Doerschuk, professor do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computadores e da Meinig School of Biomedical Engineering; e o estudante de doutorado Yunye Gong do Grupo Doerschuk.

Técnicas da tese de doutorado de Gong, "Computing and Understanding Statistical Models for Heterogeneous Biological Nano-machines, "foram usados ​​para determinar a forma 3D das estruturas da gaiola.

"As pessoas sugeriram que essas nanoestruturas muito complexas seriam unidades estruturais de materiais a granel, "Wiesner disse, "mas ninguém jamais identificou essas gaiolas como blocos de construção isolados."

A maneira de conseguir isso, Wiesner disse:prenda a reação química que produz essas formas no início para ver a estrutura em seu início. "Isso foi realmente parte de um esforço contínuo de otimização da química da sílica em nosso grupo, "Ma disse.

Para imaginá-los, partículas na água foram rapidamente congeladas a temperaturas criogênicas, tão rapidamente que em vez de gelo, a água se torna um sólido vítreo. Dentro dos finos filmes vítreos, as gaiolas podiam ser visualizadas em todas as diferentes orientações por crio-EM. Aproximadamente 19, 000 imagens de partícula única foram coletadas em um grande esforço por Ma e outros membros do Grupo Wiesner.

Algoritmos de aprendizado de máquina de Gong, originalmente desenvolvido para o estudo de gaiolas de proteína de vírus, foram aplicados a subconjuntos dessas imagens, classificando-os em classes e calculando uma reconstrução 3-D para cada classe. Um cálculo baseado em 2, 000 imagens leva cerca de um dia.

Muito parecido com uma tomografia computadorizada de hospital, as reconstruções tridimensionais com uma única partícula revelaram a forma externa e a estrutura interna da partícula.

"Estamos muito satisfeitos por ter a oportunidade de colaborar com o Grupo Wiesner neste problema, "Gong disse, "e demonstrar a amplitude do que nossos algoritmos e software podem fazer."

O grupo diz que esta pode ser a primeira vez que a reconstrução 3-D de partícula única de imagens crio-EM usando inteligência artificial - uma técnica de rápido desenvolvimento em biologia estrutural - foi aplicada com sucesso à descoberta de materiais sintéticos.

"Quando eu levantei a ideia de confirmar a estrutura da gaiola por meio dessa técnica, a maioria das pessoas não acreditava que isso fosse possível devido à complexidade do material, "Ma disse.

"Que isso revelou uma bela gaiola do tipo dodecaedro, o mais altamente simétrico dos cinco sólidos platônicos já estudados na antiguidade, foi imensamente gratificante, "Wiesner disse.

Então, onde se encaixa o ganhador do Prêmio Nobel? Vários anos atrás, Wiesner assistiu a uma palestra de Roald Hoffmann, o Frank H.T. Rhodes Professor Emérito no Departamento de Química e Biologia Química. Um dos tópicos da palestra foram as chamadas estruturas de gaiola de clatrato. Um clatrato é um composto no qual uma molécula hóspede fica presa dentro da gaiola de cristal de outra.

Isso fez Wiesner pensar sobre o trabalho que seu laboratório vinha realizando em estruturas em nanoescala, que tinha aparecido apenas como anéis em um exame preliminar. "Depois da palestra, Literalmente corri para Duffield Hall para dizer a Kai Ma que achava que as estruturas de ordem superior que ele via às vezes seriam provavelmente estruturas do tipo clatrato, "Wiesner disse." Kai fez mais trabalho de microscopia e disse:'Uli, Eu acho que você está certo.'"

Essa conexão fortuita, e a improvável colaboração envolvendo aprendizado de máquina com Doerschuk e Gong, é parte do curso em Cornell, Wiesner disse.

"É uma história típica de Cornell, "ele disse." Você conhece essas pessoas de departamentos diferentes, e tudo contribui para uma grande descoberta na ciência de uma bela estrutura que nunca tinha sido vista antes. "

Doerschuk concordou:"Eu vim para Cornell em 2006. Uma das principais atrações foi a alegação de que as barreiras entre os departamentos são baixas e que o trabalho interdisciplinar é incentivado. Já trabalhei na Cornell por uma década, Tenho o prazer de informar que a afirmação é verdadeira. "

No papel, Wiesner afirma que "com base em sucessos recentes ... de nanopartículas de sílica fluorescentes ultrapequenas [" pontos Cornell "] ... uma ampla gama de novas sondas diagnósticas e terapêuticas com drogas escondidas dentro das gaiolas pode ser considerada."