Explorando el Potencial de las Microsferas de Proteinoides
Las microsferas de proteinoides ofrecen propiedades únicas para la computación y la medicina.
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Tabla de contenidos
- ¿Qué son las Microsferas de Proteinoides?
- Cómo Hacer Microsferas de Proteinoides
- Entendiendo Su Complejidad
- La Importancia de Medir la Complejidad
- Aplicaciones de las Microsferas de Proteinoides
- Analizando Imágenes de Microsferas
- El Rol de las Señales Eléctricas
- Direcciones Futuras de Investigación
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
Los Proteinoides son un tipo especial de gel hecho de aminoácidos, que son los bloques de construcción de las proteínas. Forman estructuras pequeñas en forma de bola conocidas como microsferas, y estas microsferas tienen propiedades únicas, como la capacidad de generar Señales eléctricas. Esto significa que podrían realizar ciertos tipos de tareas de computación, casi como funcionan las computadoras.
¿Qué son las Microsferas de Proteinoides?
Las microsferas de proteinoides se crean cuando se calientan mezclas de diferentes aminoácidos. A medida que se "cocinan", cambian de polvos a bolitas sólidas, que pueden variar en tamaño. Estas microsferas son interesantes porque se pueden usar en muchas aplicaciones, desde crear materiales parecidos a proteínas hasta entregar medicamentos en el cuerpo e incluso ayudar con nuevas tecnologías en laboratorios.
Cómo Hacer Microsferas de Proteinoides
Hay diferentes maneras de crear estas microsferas, y cada método tiene un propósito específico. Dos recetas principales para hacer microsferas de proteinoides se centran en diferentes combinaciones de temperaturas de calentamiento y tipos de aminoácidos. El primer método produce microsferas más pequeñas usando temperaturas más altas, mientras que el segundo método mantiene la temperatura más baja para hacer microsferas más grandes.
Primer Método
En el primer método, se mezcla una cantidad igual de ciertos aminoácidos y se calienta a una temperatura alta. Este método puede producir microsferas muy pequeñas, que pueden ser útiles para tareas específicas que requieren materiales diminutos.
Segundo Método
El segundo método utiliza una combinación diferente de aminoácidos y una temperatura de calentamiento más baja. Esto ayuda a hacer microsferas más grandes, que pueden ser más fáciles de manejar en el laboratorio ya que se pueden ver con microscopios estándar.
Entendiendo Su Complejidad
Para entender mejor cómo funcionan estas microsferas de proteinoides, los investigadores analizan su forma y cómo funcionan. Esta complejidad se puede medir de varias maneras. Por ejemplo, los científicos pueden contar cuántas conexiones hay entre las microsferas y cuántos puntos diferentes, o "nodos", existen en su estructura.
Estas mediciones ayudan a revelar cuán bien las microsferas pueden transmitir información. Si las conexiones son fuertes y numerosas, sugiere que las microsferas pueden compartir información fácilmente, similar a cómo funcionan los circuitos en las computadoras.
La Importancia de Medir la Complejidad
Medir la complejidad de estas microsferas es clave para entender su potencial en tareas de computación. Mediciones simples como contar conexiones pueden ayudar a los científicos a averiguar qué métodos de hacer las microsferas podrían funcionar mejor para diferentes aplicaciones.
Por ejemplo, en un estudio, los resultados mostraron que ciertos rasgos de las microsferas eran más efectivos para transmitir información, mientras que otros eran mejores para construir conexiones fuertes. Este conocimiento puede guiar a los investigadores en el diseño de mejores sistemas para la Computación analógica.
Aplicaciones de las Microsferas de Proteinoides
Las microsferas de proteinoides pueden usarse en varios campos. Algunas aplicaciones incluyen:
Entrega de Medicamentos: Pueden ayudar a entregar medicamentos directamente a partes específicas del cuerpo, haciendo que los tratamientos sean más efectivos.
Sondas Fluorescentes: Los investigadores pueden adjuntar materiales fluorescentes a las microsferas, permitiendo que sean rastreadas y visualizadas en sistemas biológicos.
Sistemas Modelo: Pueden servir como modelos de prueba en laboratorios de investigación para estudiar cómo se comportan otros materiales en sistemas fluidos.
Computación Analógica: Las propiedades únicas de los proteinoides podrían llevar a nuevas maneras de procesar información que difieren de la computación digital tradicional.
Analizando Imágenes de Microsferas
Para entender mejor la forma y la estructura de las microsferas, los investigadores toman imágenes usando microscopios especiales. Luego, analizan las imágenes usando software para extraer información sobre las partículas.
Este análisis incluye seleccionar las partículas en las imágenes y medir su tamaño y distribución. Al estudiar estos datos, los científicos pueden obtener ideas sobre cómo se comportan las microsferas y cómo se pueden usar en varias aplicaciones.
El Rol de las Señales Eléctricas
Uno de los aspectos más fascinantes de los proteinoides es su capacidad para generar actividad eléctrica. Esto significa que podrían usarse para crear dispositivos que imiten el cerebro, permitiendo una forma de computación que funcione más como los procesos naturales. Los investigadores están explorando cómo se pueden aprovechar estas señales eléctricas para la computación.
Direcciones Futuras de Investigación
A medida que los científicos continúan aprendiendo más sobre los proteinoides, pretenden realizar experimentos que involucren mapear información a través de señales eléctricas generadas por las microsferas. Esto podría llevar a desarrollos emocionantes en la creación de dispositivos que pueden realizar tareas complejas sin depender de componentes electrónicos tradicionales.
El potencial de usar proteinoides para la computación analógica es significativo. Al entender cómo transmiten información, los investigadores podrían crear sistemas más adaptables y eficientes que funcionen de maneras similares a los procesos biológicos.
Conclusión
Las microsferas de proteinoides representan una frontera prometedora en la ciencia de materiales y la computación. Sus propiedades únicas y su capacidad para transmitir información las hacen valiosas para diversas aplicaciones, desde la entrega de medicamentos hasta sistemas de computación avanzados.
Al estudiar la complejidad de estas microsferas y sus propiedades eléctricas, los investigadores pueden allanar el camino para nuevas tecnologías que aprovechen las capacidades de los materiales suaves. Esto podría llevar a innovaciones en medicina, computación y muchos otros campos, cambiando, en última instancia, la forma en que pensamos sobre los materiales y sus potenciales roles en la industria y la ciencia.
Título: On morphological and functional complexity of proteinoid microspheres
Resumen: Proteinoids are solidified gels made from poly(amino acids) based polymers that exhibit oscillatory electrical activity. It has been proposed that proteinoids are capable of performing analog computing as their electrical activity can be converted into a series of Boolean gates. The current article focuses on decrypting the morphological and functional complexity of the ensembles of proteinoid microspheres prepared in the laboratory. We identify two different protocols (one with and one without SEM) to prepare and visualize proteinoid microspheres. To quantify the complexity of proteinoid ensembles, we measure nine complexity metrics (to name a few: average degrees $\textrm{Deg}_{av}$, maximum number of independent cycles $u$, average connections per node $\textrm{Conn}_{av}$, resistance $\textrm{res}_{\textrm{eff}}$, percolation threshold $\textrm{perc}_{\textrm{t}}$) which shine light on the morphological, functional complexity of the proteinoids, and the information transmission that happens across the undirected graph abstraction of the proteinoid microspheres ensembles. We identify the complexity metrics that can distinguish two different protocols of preparation and also the most dense, complex, and less power consuming proteinoid network among all tested. With this work, we hope to provide a complexity toolkit for hardware designers of analog computers to design their systems with the right set of complexity ingredients guided one-to-one by the protocol chosen at the first place. On a more fundamental note, this study also sets forth the need to treat gels, microspheres, and fluidic systems as fundamentally information-theoretic in nature, rather than continuum mechanical, a perspective emerging out from recent program by Tao to treat fluids as potentially Turing-complete and thus, programmable.
Autores: Saksham Sharma, Adnan Mahmud, Giuseppe Tarabella, Panagiotis Mougoyannis, Andrew Adamatzky
Última actualización: 2023-06-20 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2306.11458
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.11458
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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