Một nhóm các nhà khoa học đã phát triển một thuật toán mới để giải các phương trình lý thuyết về vật chất hoạt động, giúp chúng ta hiểu sâu hơn về vật liệu sống. Công trình này có ý nghĩa then chốt trong lĩnh vực khoa học sinh học và tính toán, mở đường cho những khám phá mới về hình thái tế bào và tạo ra các máy sinh học nhân tạo.
Thuật toán siêu máy tính tiên tiến, mã nguồn mở dự đoán hình thái và động lực học của vật liệu sinh học để khám phá hành vi của chúng trong không gian và thời gian.
Vật liệu sinh học bao gồm các thành phần riêng lẻ, bao gồm cả những động cơ cực nhỏ chuyển đổi nhiên liệu thành chuyển động. Quá trình này tạo ra các mô hình chuyển động cho phép vật liệu tự định hình thông qua một dòng chảy mạch lạc, được thúc đẩy bởi sự tiêu hao năng lượng liên tục. Những vật liệu được kích hoạt vĩnh viễn này được gọi là "các hoạt chất".
Cơ chế của tế bào và mô có thể được mô tả bằng lý thuyết vật chất hoạt động, một khuôn khổ khoa học để hiểu về hình dạng, dòng chảy và dạng của vật chất sống. Lý thuyết vật chất hoạt động bao gồm nhiều phương trình toán học đầy thách thức.
Các nhà khoa học từ Viện Di truyền và Sinh học Tế bào Phân tử Max-Planck ở Dresden (MPI-CBG), Trung tâm Sinh học Hệ thống Dresden (CSBD) và TU Dresden hiện đã phát triển một thuật toán và triển khai nó trong mã siêu máy tính nguồn mở cho phép lần đầu tiên giải các phương trình lý thuyết về vật chất hoạt động trong các tình huống thực tế. Những giải pháp này mang lại cho chúng ta một bước tiến lớn gần hơn đến việc giải quyết bí ẩn hàng thế kỷ về cách các tế bào và mô có được hình dạng và thiết kế các máy sinh học nhân tạo.
Các quá trình và hành vi sinh học thường rất phức tạp. Các lý thuyết vật lý cung cấp một khuôn khổ định lượng chính xác để hiểu chúng. Lý thuyết vật liệu hoạt động cung cấp một khuôn khổ để hiểu và mô tả hành vi của vật liệu hoạt động, là những vật liệu bao gồm các thành phần riêng lẻ có khả năng chuyển đổi nhiên liệu hóa học (“thực phẩm”) thành lực cơ học.
Một số nhà khoa học ở Dresden đóng vai trò then chốt trong sự phát triển lý thuyết này, bao gồm Frank Jülicher, Giám đốc Viện Vật lý các Hệ thống Phức tạp Max Planck, và Stephan Grill, Giám đốc Viện Vật lý các Hệ thống Phức tạp Max Planck. Được trang bị những nguyên tắc vật lý này, các phương trình toán học có thể được sử dụng để mô tả và dự đoán động lực học của vật chất sống đang hoạt động.
Tuy nhiên, những phương trình này cực kỳ phức tạp và khó giải. Vì vậy, các nhà khoa học cần sức mạnh của siêu máy tính để hiểu và phân tích vật chất sống. Có nhiều phương pháp để dự đoán hành vi của vật liệu hoạt động. Một số tập trung vào các hạt nhỏ riêng lẻ, một số nghiên cứu các vật liệu hoạt động ở cấp độ phân tử và một số nghiên cứu các chất lỏng hoạt động quy mô lớn. Những nghiên cứu này giúp các nhà khoa học hiểu cách hoạt động của các hoạt chất ở các quy mô không gian và quy mô thời gian khác nhau.
Giải các phương trình toán học phức tạp
Các nhà khoa học thuộc nhóm nghiên cứu của Ivo Sbalzarini, giáo sư tại Trung tâm Sinh học Hệ thống Dresden (CSBD) tại TU Dresden, trưởng nhóm nghiên cứu tại Viện Di truyền và Sinh học Tế bào Phân tử Max-Planck (MPI-CBG) và giám đốc Trường Khoa học Máy tính tại TU Dresden, hiện đã phát triển một thuật toán máy tính có thể giải các phương trình chuyển động của vật chất.
Kết quả nghiên cứu của họ đã được công bố trên tạp chí Vật lý Chất lỏng và xuất hiện trên trang bìa. Thuật toán họ đề xuất có thể giải các phương trình phức tạp của vật chất chuyển động trong không gian ba chiều và có hình dạng phức tạp.
Nhà toán học Abhinav Singh, một trong những tác giả đầu tiên của nghiên cứu, cho biết: "Phương pháp của chúng tôi có thể xử lý các hình dạng khác nhau thay đổi theo thời gian trong không gian ba chiều. Ngay cả khi các điểm dữ liệu không được phân bố đều đặn, thuật toán của chúng tôi sử dụng một phương pháp số mới có thể xử lý liền mạch các tình huống thực tế sinh học phức tạp và giải các phương trình lý thuyết một cách chính xác. Với phương pháp của chúng tôi, cuối cùng chúng tôi cũng có thể hiểu được hành vi lâu dài của các vật liệu hoạt động trong các tình huống chuyển động và không chuyển động, và do đó dự đoán động lực học của chúng. Ngoài ra, lý thuyết và mô phỏng có thể được sử dụng để lập trình các vật liệu sinh học hoặc tạo ra các động cơ ở cấp độ nano để tạo ra công việc hữu ích."
Một tác giả đầu tiên khác, Philipp Suhrcke, tốt nghiệp chương trình Mô phỏng và Mô hình tính toán Thạc sĩ tại TU Dresden, cho biết thêm: "Nhờ công trình nghiên cứu của chúng tôi, các nhà khoa học giờ đây có thể dự đoán khi nào hình dạng của mô hoặc vật liệu sinh học sẽ trở nên không ổn định hoặc mất trật tự". mọi người
Các nhà khoa học đã triển khai phần mềm của họ bằng thư viện nguồn mở OpenFPM, nghĩa là người khác có thể sử dụng phần mềm này miễn phí. OpenFPM được nhóm Sbalzarini phát triển để dân chủ hóa máy tính khoa học quy mô lớn.
Các tác giả lần đầu tiên phát triển một ngôn ngữ máy tính tùy chỉnh cho phép các nhà khoa học tính toán viết mã siêu máy tính bằng cách chỉ định các phương trình trong ký hiệu toán học và để máy tính tạo mã chương trình chính xác.
Do đó, họ không phải bắt đầu lại từ đầu mỗi khi viết mã, giúp giảm thời gian phát triển mã trong nghiên cứu khoa học một cách hiệu quả từ nhiều tháng hoặc nhiều năm xuống còn vài ngày hoặc vài tuần, cải thiện đáng kể hiệu quả công việc.
Do nhu cầu tính toán khổng lồ khi nghiên cứu các vật liệu hoạt động ba chiều, mã mới có thể được mở rộng quy mô trên các siêu máy tính song song đa bộ nhớ dùng chung và phân tán nhờ sử dụng OpenFPM. Mặc dù ứng dụng được thiết kế để chạy trên các siêu máy tính mạnh mẽ nhưng nó cũng có thể chạy trên các máy tính văn phòng thông thường dùng để nghiên cứu tài liệu 2D.
Ivo Sbalzarini, nhà nghiên cứu chính của nghiên cứu, kết luận: "Sau 10 năm nghiên cứu, cuối cùng chúng tôi đã tạo ra khung mô phỏng này và cải thiện năng suất của khoa học tính toán. Giờ đây, tất cả những điều này kết hợp lại thành một công cụ để hiểu hành vi ba chiều của vật liệu sống. Bản chất nguồn mở, khả năng mở rộng và khả năng mã của chúng tôi xử lý các tình huống phức tạp mở ra những con đường mới cho việc mô hình hóa các vật liệu hoạt động, cuối cùng có thể dẫn đến sự hiểu biết của chúng tôi về cách các tế bào và mô hoạt động. Chúng được hình thành như thế nào, từ đó giải quyết được câu hỏi cơ bản về hình thái học đã khiến các nhà khoa học bối rối trong nhiều thế kỷ, nhưng nó cũng có thể giúp chúng ta thiết kế các máy sinh học nhân tạo với số lượng thành phần tối thiểu."
Nghiên cứu được hỗ trợ bởi Giáo dục Liên bang. với sự tài trợ của Bộ Nghiên cứu (Bundesministerium für Bildung und Forschung, BMBF), Trung tâm Phân tích Dữ liệu Có thể mở rộng và Trí tuệ Nhân tạo Liên bang (ScaDS.AI) và Dresden/Leipzig.
Mã máy tính hỗ trợ kết quả của nghiên cứu này được cung cấp công khai trong kho lưu trữ github 3Dactive-hydrodynamics tại https://github.com/mosaic-group/3Dactive-hydrodynamics.
Khung nguồn mở OpenFPM có sẵn tại https://github.com/mosaic-group/openfpm_pdata.
Các ấn phẩm liên quan về ngôn ngữ máy tính nhúng và thư viện phần mềm OpenFPM:
https://doi.org/10.1016/j.cpc.2019. 03.007
https://doi.org/10.1140/epje/s10189-021-00121-x