Estudos recentes revelaram que dentro das células de leveduras e bactérias, as taxas de difusão das proteínas de RNA - moléculas complexas que transmitem informações importantes por toda a célula - são distribuídas em padrões exponenciais característicos. Acontece que esses padrões exibem o maior grau possível de desordem, ou 'entropia', de todos os processos de difusão possíveis dentro da célula.

Em nova pesquisa publicada em European Physical Journal B , Yuichi Itto, do Aichi Institute of Technology, no Japão, explora esse comportamento ainda mais, ampliando para estudar as flutuações locais nas taxas de difusão de proteínas de RNA. Ao associar essas taxas de difusão em pequena escala com valores variáveis ​​no tempo para entropia, ele descobriu que as taxas de mudança de entropia em certos intervalos de tempo são maiores em áreas com taxas de difusão de RNA mais altas.

O trabalho de Itto fornece novos insights sobre os complexos processos bioquímicos que ocorrem dentro das células. Este trabalho pode permitir que os pesquisadores coloquem restrições matemáticas mais rigorosas nas maneiras como funcionam. Ele também mostra que a dinâmica difusiva do RNA é análoga aos comportamentos termodinâmicos em sistemas maiores. Seus cálculos implicam que as diferenças na entropia variável no tempo em diferentes partes de uma célula são diretamente comparáveis ​​às diferenças variáveis ​​no tempo de temperatura resultantes do fluxo de calor através dos sistemas térmicos. Ele derivou esses comportamentos usando uma série de equações matemáticas. Estes relacionam as taxas de difusão de RNA em pequenas escalas com suas taxas de difusão variáveis ​​de entropia subsequentes.

Graças a esta abordagem, ele agora derivou com sucesso os padrões exponenciais característicos das taxas de difusão de RNA, começando da matemática básica. Pela primeira vez, suas descobertas apoiam observações anteriores de que dentro de células de levedura e bactérias, A difusão de RNA representa a distribuição máxima possível de entropia.