p (Phys.org) - O design do material geralmente segue o que é conhecido como o Método edisoniano , um processo tradicional caracterizado pela descoberta de tentativa e erro, em vez de uma abordagem teórica sistemática. Embora isso possa ser um pouco impreciso - Edison fez uso das teorias disponíveis e recorreu à tentativa e erro apenas quando não existia uma teoria adequada - uma alternativa melhor é uma a priori abordagem na qual as propriedades desejadas são definidas e as estruturas correspondentes projetadas. Para esse fim, cientistas da Universidade de Columbia - Departamento de Engenharia Química e Laboratório Nacional de Brookhaven (BNL) criaram recentemente uma abordagem de projeto em que coloides enxertados com DNA de fita simples se auto-organizam nas estruturas desejadas. Os pesquisadores afirmam que sua metodologia pode ser facilmente generalizada, é rápido e altamente seletivo, reproduz com precisão os parâmetros relevantes para quatro cristais atualmente realizados, mas também - surpreendentemente - elucida quatro estruturas atualmente não observadas. Embora os cientistas reconheçam que essas estruturas precisam ser validadas experimentalmente, eles estão confiantes de que sua metodologia tem um amplo potencial de aplicações. p O Prof. Venkat Venkatasubramanian discutiu o artigo que ele, Prof. Sanat Kumar, Prof. Babji Srinivasan, Thi Vo de Columbia, e seus co-autores, Dr. Oleg Gang e Dr. Yugang Zhang do BNL, publicado recentemente em Proceedings of the National Academy of Sciences . "O projeto de nanopartículas enxertadas com DNA é um desafio porque uma série de parâmetros experimentais podem desempenhar um papel fundamental na automontagem, "Venkatasubramanian conta Phys.org . "O tamanho do espaço de parâmetros pode, portanto, tornar-se muito grande, com um grande número de mínimos locais, tornando muito difícil - senão impossível - pesquisar eficientemente o espaço em uma forma de tentativa e erro Edisoniana. "A estrutura de design inverso do algoritmo genético dos pesquisadores pesquisa o espaço de forma mais sistemática, tornando o processo de design mais eficaz. (Um algoritmo genético, ou GA, imita o processo de seleção natural.)

p Dito isso, Contudo, Venkatasubramanian acrescenta que outro desafio em sua abordagem é que eles exigem modelos de forward confiáveis. "Embora modelos detalhados de automontagem mediada por DNA tendam a ser mais precisos, eles normalmente exigiriam tempos de simulação variando de várias horas a alguns dias, e, portanto, não seria apropriado para acoplamento com o algoritmo genético para design racional. "Os pesquisadores, portanto, escolheram um método mais simples modelo de contato complementar (CCM) com base nas propriedades previsíveis e bem estabelecidas de ambos DNA (comprimento de persistência, aumento por par de bases) e DNA-NPs (número de fitas de DNA por partícula, o comportamento de hibridização de extremidades pegajosas) ¹ . "O CCM tem tido bastante sucesso em capturar a maioria das observações experimentais, " ele adiciona, "e sendo rápido, permite o acoplamento GA eficaz, gerar previsões dos parâmetros de design necessários em questão de minutos. "

p Kumar observa que a validação experimental de sua abordagem é outra, e muito importante, desafio. "Decidimos testar nossa estrutura tentando primeiro prever estruturas nanocristais que já foram observadas experimentalmente. Em seguida, criamos uma biblioteca de estruturas cristalinas - incluindo aquelas obtidas experimentalmente - especificando os parâmetros experimentais relevantes, tais como razão de ligante de DNA e o tamanho das nanopartículas de DNA enxertadas. Em seguida, executamos o algoritmo genético para uma estrutura de cristal desejada que foi observada experimentalmente, usando o CCM como um modelo de encaminhamento. Ficamos satisfeitos que o algoritmo genético previu corretamente os parâmetros experimentais que foram usados ​​na formação da estrutura observada. "

p Srinivasan, o outro co-autor do artigo, reconhece que atualmente o modelo CCM avançado usado na estrutura GA tem certas limitações. "Ele pressupõe a hibridização completa do DNA nas áreas de contato entre duas partículas enxertadas com DNA como sendo a força motriz por trás da automontagem, "ele explica." Em essência, isso restringe a análise a efeitos de interação puramente atraentes. Para fornecer uma imagem entálpica mais completa, planejamos construir interações repulsivas entre os ligantes ssDNA não complementares nas nanopartículas. ”A entalpia é uma medida da energia total de um sistema termodinâmico.

p "Além disso, "Srinivasan continua, "a entropia também fornece uma restrição no número real de ligantes hibridizados dentro da área de interação das nanopartículas, bem como um custo na configuração de partículas dentro da rede - ambos os quais estão atualmente sendo construídos no modelo. Além disso, o atual CCM nem sempre define de maneira única uma estrutura de cristal. "Por exemplo, ele ilustra, o CCM não consegue distinguir entre as estruturas de CuAu (uma liga de cobre / ouro) e CsCl (cloreto de césio), já que na célula unitária ambos os cristais têm o mesmo número de vizinhos mais próximos e distribuição de partículas. "Isso dá origem a degenerescências que planejamos abordar refinando ainda mais os tipos de interação dentro de uma estrutura de cristal."

p Lidar com esses desafios em si não foi uma tarefa fácil. "Nosso problema de projeto é complicado pelas complexas relações não lineares entre as proporções de tamanho do colóide, o número de ligantes de DNA em cada nanopartícula e a estrutura cristalina desejada, "Venkatasubramanian diz ao Phys.org." Isso leva a um espaço de busca crivado de mínimos locais que são difíceis de explorar usando abordagens mais convencionais, como trilha-e-erro, métodos heurísticos ou de programação matemática. "A principal inovação aqui é a estrutura de design inverso que explora efetivamente o conhecimento do CCM (também conhecido como modelo direto), combinando-o com o algoritmo genético (que é mais robusto para mínimos locais), resultando assim em um procedimento de otimização de projeto muito eficiente e escalonável. "Os algoritmos genéticos são como a natureza projetou moléculas e organismos complicados. Estamos essencialmente criando situações em que permitimos que o 'pool genético' de parâmetros de enxerto de DNA evolua em direção ao desejado - isto é, 'mais apto' - estrutura com cada geração sucessiva. "

p Kumar também destaca que eles introduziram a análise muito importante da determinação da formação de aglomerados. "O CCM requer uma entrada inicial de parâmetros de rede cristalina e, portanto, assume a formação de cristais dados quaisquer parâmetros de enxerto de DNA. No entanto, experimentalmente, existem grandes regiões de formação de aglomerados que resultam da captura cinética dessas partículas em um estado metaestável durante o processo de automontagem. A fim de evitar que o projeto caia dentro dos limites desses regimes de formação de aglomerados, realizamos uma análise de simetria do modelo que explica a distribuição desigual de ligantes de DNA nas partículas. "Em outras palavras, introduzindo um corte nesta distribuição, os cientistas foram capazes de identificar a presença de regiões amorfas e aglomeradas que foram observadas anteriormente em experimentos. "Isso permite futuras modificações da estrutura para incorporar um parâmetro adicional à função de adequação, " ele adiciona, "de forma que ele irá reconhecer e evitar esses caminhos evolutivos 'ruins'."

p Atualmente, por ter um objetivo diferente em comparação com a hibridização de DNA, a equipe está incluindo novos parâmetros no modelo para aprimorar o CCM com contribuições entrópicas e interações repulsivas. "Estudos experimentais preliminares mostraram que nosso modelo refinado está de acordo com os resultados experimentais, "Nota de Srinivasan e Thi Vo, "e uma análise completa está sendo conduzida para desenvolver um modelo que irá especificar exclusivamente todos os 230 grupos espaciais de cristal diferentes, que então será usado junto com a abordagem de algoritmo genético para o projeto de rede cristalina. Nosso objetivo final é criar o modelo de tal forma que utilize apenas os parâmetros que definem as partículas enxertadas de DNA. "O ponto chave aqui é que isso evita a necessidade de constantes de ajuste enquanto expande nossas capacidades gerais de design, uma vez que os parâmetros de projeto derivados da estrutura do algoritmo genético envolverão apenas fatores que os pesquisadores podem controlar experimentalmente.

p Um resultado interessante e inesperado foi que suas descobertas elucidaram quatro estruturas atualmente não observadas. "Entre a biblioteca de rede de cristal criada usando o Inorganic Crystal Structure Database (ICSD), fomos capazes de identificar os parâmetros que poderiam potencialmente levar à formação de quatro novas estruturas cristalinas, juntamente com aquelas que foram observadas experimentalmente, "Srinivasan e Vo recontam." Esses resultados são promissores e desempenham um papel fundamental no design de nanomateriais enxertados com DNA. "Ele acrescenta que a estrutura é genérica e pode ser estendida ao design racional de materiais avançados - mas com um cuidado diferente de modelos dinâmicos moleculares, o modelo de caminho de avanço deve ser computacionalmente eficiente, ao mesmo tempo em que leva em conta aspectos importantes do processo. "Acreditamos que nossa abordagem de CCM aprimorada deve ser capaz de nos ajudar a projetar estruturas que poderiam fazer a varredura de todo o espaço cristalográfico."

p Em termos de melhoria do algoritmo genérico atual, Kumar afirma que o CCM atual tem duas variáveis ​​contínuas que são otimizadas para as estruturas cristalinas desejadas. "Contudo, " ele aponta, "com nossas melhorias planejadas de CCM, este espaço de busca se tornará ainda maior, e, conforme mencionado, repleto de mínimos locais que podem levar a resultados ambíguos. Pretendemos usar genética híbrida, algoritmos que usam GA em combinação com abordagens tradicionais de otimização não linear para localizar os mínimos globais no grande espaço de busca de parâmetros experimentais. "

p Seguindo em frente, Kumar diz que outras inovações que você pode desenvolver além de ter nanopartículas enxertadas de ssDNA de forma esférica, os colaboradores da equipe do Laboratório Nacional de Brookhaven (e co-autores do trabalho atual) realizaram experimentos introduzindo motivos externos de diferentes formas e seu efeito na estrutura cristalina final. "Diferentes formas nos permitirão controlar a faixa de interação e o tamanho entre as partículas, e, assim, formar redes de cristal que atualmente são inacessíveis pelo uso de partículas esféricas. Já estamos investigando esses experimentos e desenvolvendo estratégias que podem ser usadas no projeto de várias redes nanocristais, " ele explica.

p "Nossa pesquisa atual se concentra no desenvolvimento de modelos baseados em entropia para definir com exclusividade as estruturas cristalinas que explicariam a formação de nanomateriais enxertados com DNA, "Kumar continua." Experimentos validarão este modelo, que será então usado no projeto racional com a estrutura do GA. Além disso, estamos planejando estender essa estratégia de design racional para estruturas de cristal com motivos externos que ajudam na automontagem. "

p Abordando outras áreas de pesquisa que podem se beneficiar de seu estudo, Venkatasubramanian diz que os cientistas precisam de um novo paradigma que aumente o fluxo de ideias, amplia o horizonte de pesquisa, e arquiva o conhecimento dos sucessos de hoje para acelerar os de amanhã. "Nossa estrutura aborda esse desafio, e em certo sentido, estamos aproveitando como a natureza descobre novos materiais por meio do modelo darwiniano de evolução, combinando-o adequadamente com métodos computacionais. É Darwin com esteróides! Esta abordagem pode revolucionar o design de materiais, "ele conclui, "impactando uma ampla gama de produtos que afetam nossas vidas diárias, de drogas e produtos químicos agrícolas, como pesticidas ou herbicidas a aditivos de combustível, tintas e vernizes, e até mesmo produtos de higiene pessoal, como xampu. " p © 2013 Phys.org. Todos os direitos reservados.