Nonmonotonic control of pattern formation by chemotaxis

La natura è ricca di modelli. Dalle strisce di una zebra alle macchie di un leopardo, il mondo è raramente una sfocatura uniforme di colore. Gli scienziati sanno da tempo che questi disegni emergono spesso da un semplice, invisibile tiro alla fune tra due forze opposte: reazioni chimiche che creano nuove sostanze e la tendenza naturale di tali sostanze a diffondersi e mescolarsi. Questo mescolamento, noto come diffusione, solitamente agisce per livellare le differenze, cancellandole. Tuttavia, nelle giuste condizioni, la diffusione può fare l'esatto opposto, rompendo uno stato liscio e uniforme in un paesaggio strutturato e irregolare di macchie e strisce. Questo fenomeno, descritto per la prima volta decenni fa, spiega come la vita possa organizzarsi dal caos senza un progetto centrale.

Eppure, c'è un'altra forza in gioco nel mondo vivente che agisce diversamente dalla semplice diffusione. In molti sistemi biologici, dalle colonie batteriche ai tessuti in via di sviluppo, le cellule non si limitano a vagare casualmente; esse si muovono attivamente verso o lontano da segnali chimici. Questo movimento diretto, chiamato chemiotassi, permette agli organismi di inseguire il cibo o fuggire dal pericolo. Sebbene gli scienziati abbiano studiato separatamente come le reazioni chimiche creino modelli e come le cellule si muovano verso i segnali, non hanno compreso appieno cosa accada quando questi due potenti meccanismi lavorano insieme. Il movimento attivo delle cellule aggiunge semplicemente qualcosa al processo di creazione dei modelli, o ne cambia completamente le regole?

Un team di ricercatori ha esplorato questa domanda costruendo un modello matematico che combina reazioni chimiche con chemiotassi reciproca. Hanno immaginato un sistema in cui due tipi di particelle interagiscono tra loro, reagendo l'una con l'altra e simultaneamente percependo e muovendosi verso o lontano l'una dall'altra. Eseguendo estese simulazioni al computer e analizzando la stabilità di questi sistemi, hanno scoperto che la relazione tra la forza di questo movimento diretto e i modelli risultanti è molto più complessa di quanto previsto. Invece di un cambiamento semplice e costante, il sistema mostra un sorprendente comportamento non lineare in cui l'aumento della forza del movimento può prima distruggere un modello, per poi farlo riemergere a intensità ancora più elevate.

I ricercatori si sono concentrati su un modello specifico e ben noto di reazioni chimiche che imita il processo della glicolisi, ovvero il modo in cui le cellule scompongono lo zucchero per ottenere energia. Hanno aggiunto un livello di complessità permettendo alle due specie chimiche in questo modello di influenzare reciprocamente il proprio movimento. Quando le particelle si attraggono, si avvicinano; quando si respingono, si allontanano. Il team ha scoperto che, man mano che regolavano la forza di questa attrazione o repulsione, le dimensioni e la forma dei modelli cambiavano in modo drammatico e non monotono. In alcuni scenari, man mano che la forza di attrazione cresceva, i modelli si rimpicciolivano e scomparivano, lasciando uno stato uniforme e privo di caratteristiche. Ma se l'attrazione veniva aumentata ulteriormente, i modelli riapparivano improvvisamente. Questo comportamento "re-entrante" significa che un sistema può essere strutturato, poi diventare liscio e poi diventare strutturato di nuovo, semplicemente aumentando la potenza del modo in cui le particelle si attraggono.

Questa scoperta rivela che la chemiotassi agisce come una potente manopola di regolazione per la formazione di modelli. I ricercatori hanno dimostrato che cambiando la forza dei segnali chimici, è possibile guidare il sistema verso la commutazione tra diversi tipi di design. Nelle loro simulazioni, hanno osservato una chiara transizione da modelli simili a macchie a modelli simili a strisce, e viceversa, a seconda delle specifiche condizioni di attrazione o repulsione. Ciò è significativo perché le equazioni sottostanti che governano il sistema sono perfettamente simmetriche; non vi è una preferenza intrinseca per macchie o strisce. Il fatto che i modelli cambino forma così drasticamente suggerisce che il movimento attivo delle particelle sia il fattore decisivo, prevalendo sulla naturale simmetria delle reazioni chimiche.

Lo studio ha inoltre rivelato un nuovo tipo di instabilità che sorge specificamente quando le particelle si attraggono reciprocamente. In certi regimi, questa attrazione crea una condizione in cui il sistema diventa instabile in un modo che non accade nei modelli standard. I ricercatori hanno confermato queste previsioni teoriche attraverso simulazioni dirette al computer, che hanno mostrato come le previsioni matematiche sulle dimensioni dei modelli corrispondessero perfettamente ai risultati visivi. Quando le simulazioni mostravano un modello che si rimpiccioliva all'aumentare dell'attrazione, il modello matematico prevedeva la stessa cosa. Quando i modelli riapparivano ad alti livelli di attrazione, il modello lo confermava a sua volta. Questa corrispondenza uno a uno tra la teoria e la simulazione conferisce ai risultati un alto grado di affidabilità.

Ciò che rende questo lavoro particolarmente convincente è che sfida l'idea intuitiva che un maggiore movimento porti sempre a un maggiore disordine o a modelli più complessi. Al contrario, i ricercatori hanno scoperto che la relazione è un equilibrio delicato. Troppo poco movimento potrebbe non bastare per rompere l'uniformità, mentre troppo movimento può cancellare i modelli, solo per vederli tornare quando il movimento diventa abbastanza forte da creare un nuovo tipo di ordine. Ciò suggerisce che nei sistemi biologici, la capacità di controllare la formazione di modelli potrebbe non dipendere solo dai prodotti chimici stessi, ma da quanto fortemente le cellule reagiscono a tali prodotti chimici.

Le implicazioni di questa ricerca si estendono oltre il modello specifico utilizzato. Suggerisce che nei reali sistemi biologici, come lo sviluppo dei tessuti o l'organizzazione delle colonie batteriche, la forza dei segnali chemiotattici potrebbe essere un fattore critico nel determinare se una struttura si forma, scompare o cambia forma. I ricercatori non hanno sostenuto di aver risolto il mistero di tutti i modelli biologici, ma hanno fornito un nuovo meccanismo chiaro su come i modelli possano essere controllati e manipolati. Mostrando che la chemiotassi può guidare un sistema attraverso un ciclo di modello, uniformità e modello di nuovo, hanno aperto una nuova strada per comprendere come la vita si organizza nello spazio. Questo lavoro evidenzia che le regole che governano la formazione di strutture complesse non sono statiche; possono cambiare drasticamente in base all'intensità delle interazioni tra i componenti, offrendo una nuova prospettiva sulla natura dinamica dei sistemi fuori equilibrio.