Bioinspirierte Nanomaschinen aus adhäsiven Kolloiden
Functional bio-inspired nanomachines from sticky colloids
Wissenschaftsdisziplinen
Biologie (10%); Nanotechnologie (30%); Physik, Astronomie (60%)
Keywords
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Functional self-assembly,
DNA-coated colloids,
Bio-inspired materials,
Inverse design,
Differentiable programming
Zoomt man in eine ihrer Zellen hinein, sieht man einen ausführlich choreografierten Tanz winziger Strukturen, Proteine und anderer Moleküle, die alle ihre spezifische Aufgabe erfüllen, um die Entstehung von Leben zu ermöglichen. Aus technologischer Sicht sind diese Strukturen überwältigend komplexe und aufwendig zusammengesetzte Nanomaschinen, die alles, das wir synthetisch herstellen können, weit übertreffen. Ein vielversprechender Ansatz zu biologisch inspirierten Nanomaschinen findet sich im interdisziplinären Feld der Selbstassemblierung. Hier untersuchen Wissenschaftler, wie sich winzige Baustein-Objekte von selbst zu größeren Strukturen zusammenfügen, geleitet einzig von ihren inhärenten Wechselwirkungen. Jüngste Fortschritte haben die Erschaffung kleiner synthetischer Strukturen mit präzisen Formen ermöglicht. Aber um mit ihren biologischen Gegenstücken mithalten zu können, müssen diese Strukturen auch funktional sein sie müssen Energie verbrauchen und Aufgaben erfüllen. Bevor wir jedoch hoffen können, dies zu erreichen, müssen wir zunächst die Spielregeln verstehen: die minimalen Zutaten, die notwendig sind, damit eine Nanomaschine komplexes Funktionsverhalten zeigt. Dies ist eine Herausforderung, da die Bausteine, aus denen diese Strukturen bestehen, auf viele verschiedene Arten manipuliert werden können, was zu einem riesigen Gestaltungsspielraum führt, in dem eine kleine Änderung unbekannte kaskadenförmige Auswirkungen haben kann. Anders als in der Biologie können wir nicht auf Milliarden von Jahren der Evolution zurückgreifen, die uns helfen, uns in diesem Gestaltungsspielraum zurechtzufinden. Stattdessen werden wir in diesem Projekt dieselben numerischen Techniken anwenden, die zur Entwicklung von ChatGPT und anderen KI-Modellen herangezogen wurden, um zu lernen, wie man mithilfe äußerst einfacher Bausteine funktionale Nanomaschinen selbst zusammensetzt. Konkret werden unsere Nanomaschinen lernen, eine Vielzahl biologischer Prozesse nachzuahmen, darunter den Austausch von Energie, das unidirektionale Gehen entlang einer Spur, sowie die Bindung an und Manipulation anderer Strukturen. Auf diese Weise werden wir physikalische Prinzipien und Gestaltungsregeln lernen, um synthetische Nanomaschinen zum Tanzen zu bringen. Eines Tages wird das zu neuen Technologien mit einem Niveau an Komplexität, Hierarchie und Funktionalität führen, das man nur in der Biologie findet.
- Ella King, New York University - Vereinigte Staaten von Amerika