Fysikern härleder termodynamikens lagar för livet självt

Här är ett intressant tankeexperiment. Föreställ dig en låda fylld med en mängd olika atomer och molekyler i proportioner som ungefär motsvarar sammansättningen av den prebiotiska soppan där livet frodas.





Hur troligt är det att dessa molekyler kommer att ordna sig till en fullvärdig levande varelse, till exempel en bakterie? Det är en svår fråga men Jeremy England vid Massachusetts Institute of Technology i Cambridge har utarbetat hur man beräknar ett svar, åtminstone i teorin. Hans resultat ger fascinerande läsning.

En del av problemet här är att livet i sig är svårt att definiera. Men England har en väg runt detta. Hans idé är att undersöka varje kombination av tillstånd som är möjliga i denna ruta och att konsultera en allvetande mikrobiolog om huruvida varje tillstånd representerar en bakterie eller inte. På det sättet borde det åtminstone i princip vara möjligt att få en uppfattning om den statistiska fysiken det handlar om.

Därefter ber han mikrobiologen att ta en ny titt på lådan efter en period som ungefär motsvarar tiden det tar för bakterier att dela sig.



Frågan är då hur troligt det är att det finns två bakterier i lådan.

Återigen kunde den allvetande mikrobiologen titta på alla möjliga tillstånd i lådan och säga om självreplikering har ägt rum eller inte. Om lådan innehåller två bakterier går det att räkna ut hur mycket entropi som har skapats i processen och hur mycket värme som används.

England kastar in några grundläggande termodynamiska lagar och bygger på detta sätt en statistisk fysikmodell för självreplikering, en modell som är analog med de lagar som styr det statistiska beteendet för vilken uppsättning partiklar som helst i en låda.



Som jämförelse tittar han också på statistiken som styr den omvända processen – den spontana nedbrytningen av bakterierna till koldioxid, väte och så vidare.

Detta sätter en viktig gräns för vad som är termodynamiskt möjligt i detta system: i själva verket härleder England termodynamikens andra lag för systemet. Utifrån detta utarbetar han olika 'lagar' som den minsta mängd värme som en enda omgång celldelning borde producera.

Slutligen lägger han in några siffror i sin modell, inklusive siffror som livslängden för peptidbindningar i biologiska system, för att ta reda på hur mycket värme komplexa system som E. coli-bakterier borde producera när de replikerar.



Det visar sig att E. coli-bakterier är anmärkningsvärt effektiva replikatorer. Organismen kan omvandla kemisk energi till en ny kopia av sig själv så effektivt att om den skulle producera ens hälften så mycket värme skulle den tänja på gränserna för vad som är termodynamiskt möjligt! han säger.

Han gör en liknande beräkning för replikering av RNA- och DNA-molekyler. Detta tyder på att när det gäller termodynamik är replikering mycket lättare för RNA än DNA.

Det är ett intressant resultat med tanke på att många biologer har föreslagit att de första självreplikerande systemen i jordens prebiotiska soppa måste ha varit baserade på RNA snarare än DNA



Tidigare har biologer studerat de katalytiska egenskaperna hos RNA som är avgörande för levande celler och noterat att DNA inte delar dessa egenskaper. Så tanken är att RNA måste ha kommit först i den replikerande tidslinjen, med DNA som utvecklas senare när livet blev mer komplext.

Englands arbete stödjer denna idé, men av helt andra skäl är RNA termodynamiskt bättre på självreplikering. Ett fascinerande resultat.

Arbetet har dock en viktig begränsning. Den misslyckas med att ta itu med definitionen av livets natur och skjuter istället upp problemet till en allvetande mikrobiolog som, det antas, alltid kan ge ett svar.

Det finns en lockande antydan om att Englands tillvägagångssätt en dag skulle kunna lösa detta problem. Genom att utforska den statistiska fysikens roll mer i detalj, kanske det är möjligt att definiera liv i termer av exakta termodynamiska gränser.

Det är därför det kommer att vara värt att se var England tar hans idé härnäst.

Ref: arxiv.org/abs/1209.1179 : Statistisk fysik för självreplikering

Dölj