In sostanza, questa è una forma di rottura della simmetria. Due processi qualsiasi che agiscono come attivatori e inibitori produrranno modelli periodici e potranno essere modellati utilizzando la funzione di diffusione di Turing. La sfida si sta spostando dal modello certamente semplicistico di Turing all’identificazione dei meccanismi precisi che svolgono i ruoli di attivatore e inibitore.
Ciò è particolarmente impegnativo in biologia. Secondo gli autori di questo recente articolo, l’approccio classico al meccanismo di Turing bilancia la reazione e la diffusione utilizzando un’unica scala di lunghezza, ma i modelli biologici spesso incorporano strutture multiscala, strutture granulari o alcune imperfezioni intrinseche. E i modelli risultanti sono spesso molto più ambigui che in natura.
Si può dire “diffusoferesi”?
Motivi esagonali e a strisce simulati ottenuti mediante assemblaggio diffusioforetico di due tipi di cellule sopra modelli chimici.
Crediti: Siamak Mirfendersky e Ankur Gupta/CU Boulder
Nel 2023, creato dagli ingegneri biochimici dell’UCB Ankur Gupta e Benjamin Alessio Un nuovo modello Ciò ha aggiunto la diffusioferosi al mix. Questo è un processo mediante il quale i colloidi vengono trasportati dalle differenze nei gradienti di concentrazione dei soluti, lo stesso processo mediante il quale il sapone si diffonde dal bucato in acqua, estraendo le particelle di sporco dal tessuto. Gupta e Alessio hanno utilizzato con successo il loro nuovo modello per simulare motivi esagonali distintivi (viola e nero) sul pesce scatola ornamentale, originario dell’Australia, ottenendo contorni molto più nitidi rispetto al modello proposto da Turing.
Il problema era che le simulazioni producevano modelli troppo perfetti: esagoni che avevano la stessa dimensione e forma e la stessa distanza l’uno dall’altro. I modelli animali in natura, al contrario, non sono mai perfettamente uniformi. Quindi Gupta e il suo coautore dell’UCB in questo ultimo articolo, Siamek Mirfendersky, hanno capito come modificare il modello per ottenere l’output del modello che desideravano. Tutto quello che dovevano fare era definire dimensioni specifiche per le singole celle. Ad esempio, le cellule più grandi formano contorni più densi e, quando si raggruppano, formano modelli più ampi. E a volte le cellule si inceppano e rompono una striscia. Le loro simulazioni modificate hanno prodotto modelli e trame simili a quelli presenti in natura.
“Le imperfezioni sono ovunque in natura,” Ha detto Gupta. “Abbiamo proposto un concetto generale che potrebbe spiegare come le cellule si uniscono per creare queste variazioni. Noi (a) traiamo ispirazione dalla bellezza imperfetta dei sistemi naturali e speriamo di sfruttare queste imperfezioni per nuovi tipi di funzionalità in futuro.” Le possibili applicazioni future includono tessuti mimetici “intelligenti” che possono cambiare colore per mimetizzarsi meglio con l’ambiente circostante, o sistemi di somministrazione mirata di farmaci più efficaci.
Materia, 2025. DOI: 10.1016/j.matt.2025.102513 (Per quanto riguarda il DOI).
