Кровоток в головном мозге – яркий тому пример. Кровь проходит через сеть сосудов и при необходимости может быть перенаправлена в определенные части мозга. Например, ходьба требует кровотока в разных регионах, чем жевательная резинка.
Считается, что сети выполняют такие задачи, управляя соединениями внутри сети, называемыми "ребрами"."То, что не исследовали физики, – это то, сколько задач может выполнять одна сеть одновременно.
Команда исследователей из Департамента физики и астрономии опубликовала в PNAS исследование, посвященное этому вопросу. Аспирант Джейсон В. Рокс и бывший постдок Хенрик Ронелленфич, который сейчас работает в Массачусетском технологическом институте, были ведущими авторами этой статьи и работали вместе с физиками Андреа Лю и Элени Катифори, а также Сидни Р. Нагель из Чикагского университета.
Команда Penn ранее изучала два типа сетей.
Катифори изучил, как природа создает и поддерживает «сети потоков», такие как кровоток, используя подходы, вдохновленные биологией и связанные с ней. Лю изучает «механические сети», такие как расположение аминокислот, образующих белок, и то, как эти сети могут быть изменены для выполнения определенной биологической функции.
Хотя эти две системы отличаются друг от друга, дискуссии между группами Лю и Катифори о том, сколько многозадачности может выполнять каждая сеть, помогли Лю и Катифори понять, что они могут изучать эти две, казалось бы, несвязанные сети вместе.
«Мы оба независимо друг от друга изучали сложность конкретной функции, которую может выполнять проточная сеть, и того, что может делать механическая сеть», – говорит Катифори. "Это были две совершенно разные физические сети, но в некотором смысле один и тот же вопрос."
Авторы разработали систему уравнений, описывающих каждую систему.
Затем они использовали моделирование для управления или «настройки» сети, чтобы они выполняли все более сложные функции. Рокс, Ронелленфич и их коллеги обнаружили, что оба типа сетей успешно справляются с многозадачностью.
Они были удивлены сходством производительности между этими двумя, казалось бы, разными сетями. Хотя физика, лежащая в основе двух систем, полностью различается, они работают одинаково с точки зрения многозадачности и управляемости. «Количественно они были почти идентичны», – говорит Лю.
Эти результаты послужат основой для ряда будущих исследований, которые позволят глубже изучить то, как способность выполнять задачи кодируется в сетях. Для механических сетей, таких как ферменты, эти знания могут улучшить способность биомедицинских исследователей разрабатывать целевые лекарства и методы лечения.
В качестве первого шага Rocks работает над лучшим пониманием того, как на самом деле работают сети. «До сих пор мы относились к нему как к черному ящику», – говорит он. "Но мы не хотим этого делать. Мы хотим понять, как сеть выполняет определенную функцию.
Мы хотим понять, какие аспекты структуры сети важны."
Лю и Катифори с энтузиазмом относятся к своему сотрудничеству и результатам, которые они надеются найти в ближайшем будущем. «Если бы вы спросили меня до того, как мы приступили к работе над этим проектом, собираемся ли мы получить одинаковый ответ для двух сетей, я бы сказал:« Почему??’"Катифори говорит. "Но когда вы думаете об этом и когда вы это понимаете, вы понимаете элегантность этого исследования и почему эти две сети должны быть одинаковыми."