Como señaló Christopher VanLang, la respuesta a continuación es básicamente para la pregunta: ” ¿Por qué es más difícil de lo que creía construir una simulación digital de un orgamismo biológico completo?
Esta pregunta debe abordarse primero, porque creo que muchas personas con capacitación en informática no entienden los problemas de simulación presentados por la complejidad emergente en los sistemas biológicos.
La cuestión clave es el rango dinámico en las escalas de longitud y tiempo que el modelo necesita abarcar. Cuando este lapso se hace grande, todo se vuelve difícil. Desafortunadamente, los organismos biológicos son extremadamente multiescala (más sobre esto a continuación, a través del ejemplo), lo que significa que un modelo que solo tiene un rango pequeño en escalas de longitud no estará equipado para responder muchas preguntas de interés. Muchas veces no está claro cuál es la longitud / escala de tiempo más corta relevante para su problema. Debe comenzar su esfuerzo con un problema de interés y decidir qué tipo / escala de modelo es apropiado. Esto es duro.
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Actualmente, construir modelos multiescala verdaderamente integrados es algo que nadie sabe realmente cómo hacer: es una de las preguntas más grandes y abiertas en biofísica computacional y mecánica estadística.
He aquí por qué el problema de múltiples escalas es tan difícil:
Cuando contribuye al proyecto [correo electrónico protegido] [1], por ejemplo, está simulando solo una proteína en detalle atomístico. El poder computacional total de [correo electrónico protegido] lo pone a la par de las supercomputadoras más grandes del planeta (~ 7 petaflops), y aún así estamos hablando de una sola molécula de proteína aquí. E incluso en ese nivel, los campos de fuerza de carga fija clásicos utilizados por [correo electrónico protegido] ya dejan de lado varios efectos de polarización y mecánica cuántica que pueden ser importantes.
Pero una célula entera está compuesta de miles de millones de proteínas [2], sin mencionar todo el ADN, ARN, lípidos, azúcares, moléculas pequeñas, etc. Y un organismo completo como un humano está compuesto de billones de células. Hasta este año, ni siquiera sabíamos cuántos tipos diferentes de células bacterianas vivían en el cuerpo humano, y mucho menos lo que están haciendo todas.
Ahora, probablemente estés pensando: bueno, ¡puedo simplemente sacar grano de esa complejidad! Para simular la trayectoria del proyectil, no necesito hacer simulaciones atomísticas; todo lo que necesito es una ecuación (v = (v_x (0), v_y (0) – mg * t)), e incluso puedo integrarla. ¡a mano! De alguna manera, tienes razón. Por ejemplo, podría simular el flujo de sangre a través de las arterias principales y la mecánica de fluidos del corazón bastante bien utilizando la mecánica de fluidos continuos (básicamente el curso de la naturaleza atomística de los fluidos involucrados).
Pero, mucha biología (las partes más interesantes en mi humilde opinión) es fundamentalmente multiescala, de la peor manera posible, desde una perspectiva de modelado. Como ejemplo, considere la enfermedad Epidermólisis ampollosa, en la cual su piel literalmente se cae:
Algunas investigaciones nuevas indicaron que esta enfermedad podría ser causada por una mutación de un solo punto en un gen [3]. En términos de transferencia de información entre diferentes escalas de longitud, piense en lo que está sucediendo: un solo par de bases de ADN, un objeto del orden de 1 nm de longitud, se voltea, en uno solo los loci en los 3 mil millones de ubicaciones en el genoma humano causa un efecto enorme y devastador para estructuras y objetos como la piel en una escala de longitud mil millones de veces más grande que la perturbación.
En restricción, pensemos en esa roca cuya trayectoria íbamos a calcular con la mecánica newtoniana. Diga “voltear” un solo átomo de silicio a plomo. ¿Lo que pasa? Nada. Su trayectoria se ve afectada infinitamente. El sistema es robusto a los cambios en su estructura de una manera que la vida no lo es.
Dada esta complejidad, si desea hacer una simulación de un organismo completo, nunca podrá predecir algo como Epidermólisis ampollosa a partir de los primeros principios, ya que requiere tener un modelo que abarque simultáneamente 9 órdenes de magnitud en longitud. escala, con complejidad emergente en todos los niveles .
El santo grial es poder construir un protocolo de simulación que opere automáticamente en todas las escalas de longitud alisando simultáneamente la interpolación entre la mecánica cuántica, la dinámica molecular, la mecánica del continuo, la mecánica del cuerpo rígido, etc. Este es un problema realmente difícil. Personas como Greg Voth en U. Chicago y M. Scott Shell en UCSB están trabajando en este problema [4,5], pero estamos dando pasos pequeños.
Lamento ser tan deprimente. Para hacer eco de lo que comencé, si elige sus preguntas con mucho cuidado, puede construir modelos que solo operen en una escala de longitud única. Pero estos solo pueden responder a un pequeño subconjunto de las preguntas sobre biología que tratamos. La complejidad emergente y los fenómenos de múltiples escalas son la regla, no la excepción.
[1] http://folding.stanford.edu/Engl…
[2] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/boo…
[3] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pub…
[4] http://cmts.uchicago.edu/
[5] http://www.engr.ucsb.edu/~shell/
