Оценка эффективности везикулярного транспорта с участием кинезина
В данной публикации представлен детальный разбор задачи, предложенной на Турнире математической химии (МХТ) 2023 года (источник №5):
Практически во всех биологических системах наблюдается кажущееся «отступление» от второго начала термодинамики, за которое живые организмы «расплачиваются» энергией молекул АТФ. Рассмотрим гипотетический сценарий: транспортный белок кинезин, используя энергию гидролиза АТФ, осуществляет перенос специфического субстрата из одной везикулы в другую. В исходном резервуаре это вещество находится в состоянии динамического равновесия с иным соединением. В процессе переноса порций вещества равновесие химической реакции смещается, что провоцирует выделение тепловой энергии в одной везикуле и её поглощение в другой. Жизнеспособен ли подобный «биологический холодильник» в условиях клетки? Каким образом его коэффициент полезного действия (КПД) будет соотноситься с типом выбранной реакции и концентрацией реагентов? Сопоставьте эффективность такого механизма с показателями бытового холодильного оборудования (составляющими около 60%).
Эта задача примечательна своей междисциплинарной природой, поскольку требует применения знаний из области клеточной биологии, термодинамики, химии, математического моделирования и программирования.
Ниже приведено предложенное мною решение:
Для начала сформируем физическую модель системы и представим её в виде схемы:

Для проведения численного анализа воспользуемся следующими усредненными параметрами из открытых научных источников:
1) Средний радиус основной везикулы (R) ≈ 500 нм;
2) Средний радиус транспортной везикулы (r) ≈ 75 нм;
3) Внутриклеточное давление (p) примем равным осмотическому — порядка 7 атм;
4) Температурный режим (T) соответствует физиологической норме человеческого тела (36.6 °C = 309.75 K);
5) Форма везикул аппроксимируется сферой (V = 4/3 * π * r³);
6) Энергетические затраты на один «шаг» молекулы кинезина эквивалентны гидролизу одной молекулы АТФ (A’ ≈ 60 кДж/моль);
7) Если в первой везикуле генерируется теплота Q1, а во второй поглощается Q2, то полезная работа (А полезная) составит Q1 — Q2, а совокупные затраты энергии (А затраченная) — Q2 + A’;
8) КПД вычисляется по стандартной формуле: (А полезная / А затраченная) * 100%.
(Источник №3)
Математический аппарат, использованный для расчётов:
1) Уравнение состояния идеального газа (Менделеева — Клапейрона): pV = νRT; закон Авогадро: N = Na * ν;
2) Энтальпия реакции: ΔHр-ции = ΣΔHобр.(продуктов) — ΣΔHобр.(реагентов);
3) Энтропия реакции: ΔSр-ции = ΣΔSобр.(продуктов) — ΣΔSобр.(реагентов);
4) Энергия Гиббса: ΔG = ΔH — TΔS; константа химического равновесия: K = ([D]ᵈ * [E]ᵉ) / ([A]ᵃ * [B]ᵇ);
5) Молярная концентрация: c = ν / V;
6) Плотность среды: ρ = m / V;
7) Масса вещества: m = M * ν.
Расчёт ключевых характеристик моделируемой системы:
1) Объем основной везикулы: V = 4/3 * π * (500 * 10⁻⁹)³ = 523.6 * 10⁻²¹ м³;
2) Объем транспортного контейнера: v = 1.767 * 10⁻²¹ м³;
3) Определяем количество вещества (ν1) через уравнение Менделеева — Клапейрона: ν1 = (p * V) / (R * T)
ν1 = (7 * 10⁵ * 523.6 * 10⁻²¹) / (8.31 * 310) = 1.4227 * 10⁻¹⁶ моль;
4) Соответственно для транспортной везикулы: ν2 = 0.48 * 10⁻¹⁸ моль;
5) Количество молекул в основном объёме: N1 = ν1 * Na ≈ 85 650 805 ед.;
6) В транспортной везикуле: N2 = ν2 * Na ≈ 289 070 ед.
(Источники №1 и №2)
В качестве демонстрационной модели рассмотрим обратимую реакцию синтеза йодоводорода: H₂ + I₂ ⇌ 2HI.
(Несмотря на то что данная реакция не протекает в живых клетках, она выбрана как классический пример для количественного моделирования равновесных систем).
Для нахождения оптимального баланса компонентов необходимо решить квадратное уравнение:

Поскольку ручной подсчет таких итерационных зависимостей крайне трудоемок, была разработана программа для автоматизации вычислений:

Входным параметром алгоритма служит исходное число молекул водорода в состоянии равновесия газовой смеси.
На выходе программа определяет равновесное количество молекул йода и йодоводорода, анализирует новое состояние равновесия после акта переноса и вычисляет итоговый КПД системы.
На основе варьирования входных данных была сформирована таблица зависимости эффективности системы:

Резюме: Величина КПД демонстрирует сильную зависимость от первоначального количества водорода в системе. В большинстве сценариев показатель эффективности оказывается крайне низким (в пределах 1%), что значительно уступает техническим аналогам.
Список использованной литературы:
1) Габриелян О. С. Химия. 11 класс: Учебник для общеобразовательных организаций.
2) Мякишев Г. Я. Физика. 10 класс: Учебник для общеобразовательных организаций.
3) Механизмы транспорта белков через эндоплазматический ретикулум
4) Основы химической термодинамики (электронный ресурс)
Ученые выяснили, что человеческий мозг состоит из двух отдельных органов
Глубокий разбор матричной структуры буквицы 7х7
Эволюция искусственного интеллекта: откуда берется дефицит мотивации
Почему ИИ никогда не пройдут тест Тьюринга в Tinder: изнанка дейтинг-аутстаффа
Как эксперимент по внедрению человеческих клеток в мозг мышей изменил ход науки
Пружинка Слинки: простая игрушка со сложной физикой
Почему нельзя просто загрузить данные с фитнес-браслета в нейросеть для оценки здоровья