¿En la vida real? ¡La vida en su núcleo molecular se basa en resolver problemas matemáticos! No te preocupes, no necesitas hacer esto conscientemente. ¡Tus proteínas hacen eso por ti! ¿Cómo?
Eche un vistazo a la imagen de arriba, de la estructura atómica de Dynein, una proteína motora molecular clarificada Es la imagen coloreada de una proteína motora que impulsa las bacterias y otros organismos unicelulares en su cuerpo (parte del microbioma).
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Esta cabeza del motor es una estructura 3D bastante compleja. Aquí está el misterio. Se nos dice que el ADN produce proteínas. Pero cuando miras una película o ves un libro de texto, el ADN es solo una cadena, y la proteína creada por este en el ribosoma es solo otra cadena. ¿Cómo se convierte una cadena en una forma funcional 3D compleja y altamente asimétrica? ¡La respuesta puede asustarte! La proteína, una vez “nacida”, resuelve un problema matemático complicado llamado problema del embudo plegable. La forma definitiva es la solución a ese problema matemático. Durante mucho tiempo, la paradoja de Levinthal desconcertó a los biólogos. ¿Cómo resuelven este problema las proteínas y con qué rapidez? Levinthal llegó a la conclusión de que las proteínas buscan el estado de energía más bajo, primero resuelven localmente y siguen el algoritmo genético para obtener la solución global. Por supuesto, las proteínas no son sensibles, sino que resuelven este problema a través de lo que hoy llamaríamos descenso de gradiente estocástico. El movimiento browniano ambiental (y las colisiones inter / intraproteínicas) proporcionan la función de forzamiento estocástico. Esencialmente, las proteínas son computadoras analógicas durante sus primeras etapas de la vida. Siguen dando vueltas hasta que “encuentran” la forma de energía más baja. Una vez que lo encuentran, se “acomodan”, ya que no les queda energía de meneo. La predicción de la estructura de la proteína es el intento humano de emular su algoritmo. Pero esto es un desafío ya que las proteínas usan la dinámica cuántica. Es por eso que algunos científicos creen que comprender la estructura de las proteínas será el mayor uso de las computadoras cuánticas.
