Un grupo de investigadores británicos, irlandeses y españoles ha ideado un sencillo modelo para explicar cómo deben interactuar las unidades de un sistema complejo, como el que conforman los virus, para auto-ensamblarse de la forma más eficiente posible. Los detalles del modelo se publican en la revista Physical Chemistry Chemical Physics.
Un equipo de científicos de la Universidad de Cambridge (Reino Unido), del Trinity College (Irlanda) y de la Universidad de la Laguna (Canarias) ha desarrollado un modelo muy sencillo para explicar cómo deben ser las interacciones entre las unidades básicas de un sistema complejo para que el proceso de auto-ensamblaje se realice de modo eficiente.
Uno de los autores del modelo, Javier Hernández-Rojas, de la Universidad de la Laguna, destaca a SINC que en los últimos años el estudio de sistemas complejos que se crean (auto-ensamblan) de forma eficiente a partir de unidades sencillas es un campo muy activo de investigación en nanotecnología, y que los virus son uno de los ejemplos de este tipo de sistemas.
“Las cápsulas que forman los virus sufren un proceso de auto-ensamblaje de forma espontánea, y por este motivo es de gran interés conocer como son los mecanismos que dan a lugar a esa formación”, señala el investigador.
Hernández-Rojas pone como ejemplo la transformación que sufre una “posible cápsula” de 24 unidades simples (pirámides pentagonales) hasta disociarse en dos cápsulas idénticas más estables (de menor energía), de 12 unidades cada una. Estas dos estructuras tienen una geometría característica de icosaedro típica de muchos de los virus conocidos, como el del herpes.
Los científicos también intentan entender los posibles “caminos” que conducen al auto-ensamblaje de la forma más eficiente, y que pueden ser muy útiles en el diseño de medicamentos o fármacos antivirales.
Los sistemas complejos están integrados por diversas unidades, pero la información contenida en el conjunto es superior a la suma de las partes debido a las interacciones y vínculos entre las unidades. Por este motivo otra de las características de estos sistemas es su comportamiento difícilmente predecible.
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