Investigadores desarrollan modelos para estudiar polielectrolitos, incluyendo el ADN y el ARN

IMAGEN: Investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte han desarrollado un novedoso y estrategia de modelado versátil para simular sistemas de polielectrolitos. El modelo tiene aplicaciones para la creación de nuevos materiales, así como para ...

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Investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte han desarrollado una estrategia de modelado novedoso y versátil para simular sistemas de polielectrolitos. El modelo tiene aplicaciones para la creación de nuevos materiales, así como para el estudio de polielectrolitos, incluyendo ADN y ARN.

"Nuestra nueva técnica nos permite modelar sistemas de polielectrolitos mucho más grandes y más complejas, y para hacerlo mucho más rápido", dice Nan Li, autor principal de un artículo sobre el trabajo y un doctorado estudiante en el Departamento de Ciencia de los Materiales e Ingeniería de NC State. "Este es un gran paso adelante en este campo."

Los polielectrolitos son cadenas de moléculas que están cargados positiva o negativamente cuando se coloca en agua. Debido a que son sensibles a los cambios en su entorno, polielectrolitos son prometedores para su uso en aplicaciones tales como los mecanismos de administración de fármacos. El sistema de polielectrolito término se refiere a cualquier colección de moléculas que interactúa de algún modo e incluye polielectrolitos.

Los investigadores están interesados ??en los modelos de cálculo que simulan el comportamiento de los sistemas de polielectrolitos debido a que estos modelos se pueden utilizar para determinar qué polielectrolitos son los más propensos a tener características deseables para su uso en diversas aplicaciones. Los modelos también pueden usarse para ayudar a los investigadores a entender el comportamiento de los sistemas de polielectrolitos tales como ADN, ARN o polímeros iónicos sintéticos.

Sistemas de polielectrolitos son difíciles de modelar, debido a que los sistemas pueden ser grandes e incluyen una gran cantidad de iones que pueden interactuar con los polielectrolitos, el cambio de los cargos reales, la forma, las propiedades y el comportamiento de los polielectrolitos. El cambio en la carga afecta a cómo los polielectrolitos interactúan unos con otros. Los más iones haya en el sistema, lo más probable es que los polielectrolitos se sentirán atraídos el uno al otro. Esta interacción de polielectrolitos cambia el comportamiento y las características del sistema en general.

"El problema es que el seguimiento de todas las interacciones ion-polielectrolíticos necesita mucha potencia de cálculo", dice Li. "Hemos desarrollado una técnica más eficiente para tener en cuenta el efecto de los iones, y que nos permite utilizar menos potencia de cálculo y obtener resultados más rápidos. El coste computacional de calcular las interacciones electrostáticas entre los iones y polielectrolitos se reduce a cero porque el parámetro ya se contabiliza dentro de un modelo existente ".

"Las técnicas de modelado anteriores tomaron un enfoque explícito, lo que representa para cada ion individual", dice William Fuss, un estudiante universitario en NC State y coautor del artículo. "Nuestra técnica tiene un enfoque implícito, por lo que lo llamamos el 'método de la fuerza implícita solvente iónico,' o ISIS. Utilizamos un solo parámetro para controlar el efecto de los iones en un modelo de dinámica de partículas disipativas, que ya está en uso generalizado. Esto significa que nuestro método puede ser implementado fácilmente por cualquier persona que utilice el software DPD ".

Utilizando el método de ISIS, los investigadores pueden identificar candidatos potenciales del sistema de polielectrolito para una aplicación y luego controlar el comportamiento de los polielectrolitos por ajustar el número de iones en el sistema. Esto se hace mediante el aumento de la concentración de sales en el sistema, ya que todas las sales son iónicos cuando en una solución acuosa.