科學家們開發了一種創新演算法來求解活性物質理論方程，為了解細胞和組織等生物材料如何獲得其形狀提供了啟示。該演算法是長達十年的研究工作的一部分，已在開放原始碼的超級電腦程式碼中實現，因此可以廣泛使用。這標誌著在理解生物材料行為方面取得了重大進展，並可能促進人造生物機器的開發。

開源超級電腦演算法可預測活體材料的形態和動態，並能研究它們在空間和時間上的行為。生物材料由單一部件組成，包括將燃料轉化為運動的微小馬達。這就產生了運動模式，材料透過不斷消耗能量，以連貫的流動塑造自身。這種持續驅動的材料稱為”活性物質”。細胞和組織的力學可以用活性物質理論來描述，該理論是理解生命物質的形狀、流動和形態的科學框架。活性物質理論由許多具有挑戰性的數學方程式組成。

德勒斯登馬克斯-普朗克分子細胞生物學和遺傳學研究所（MPI-CBG）、德勒斯登系統生物學中心（CSBD）和德勒斯登工業大學（TU Dresden）的科學家們現已開發出一種演算法，並在開源超級電腦程式碼中實施，首次可以在現實場景中求解活性物質理論方程式。這些解決方案使我們離解開細胞和組織如何獲得其形狀這一世紀之謎以及設計人造生物機器又近了一大步。

活性物質在類似分裂細胞幾何形狀中的三維模擬。資料來源：辛格等人，《流體物理學》（2023 年）/ MPI-CBG

生物行為和理論的複雜性

生物過程和行為通常非常複雜。物理理論為理解它們提供了一個精確的量化架構。活性物質理論為理解和描述活性物質的行為提供了一個框架，活性物質是由能夠將化學燃料（”食物”）轉化為機械力的單一成分組成的材料。德勒斯登的幾位科學家在這一理論的發展過程中發揮了關鍵作用，其中包括馬克斯-普朗克複雜系統物理研究所所長弗蘭克-尤利歇爾（Frank Jülicher）和馬克斯-普朗克複雜系統物理研究所所長史蒂芬-格里爾（Stephan Grill）。

有了這些物理學原理，就可以用數學方程式來描述和預測活性生命物質的動力學。然而，這些方程式極為複雜，難以求解。因此，科學家需要藉助超級電腦的力量來理解和分析生命物質。預測活性物質行為的方法多種多樣，有的側重於微小的單一粒子，有的研究分子層面的活性物質，還有的研究大規模的活性流體。這些研究有助於科學家了解活性物質在不同空間尺度和時間範圍內的行為。

解複雜的數學方程

德勒斯登工業大學德勒斯登系統生物學中心（CSBD）教授、馬克斯-普朗克分子細胞生物學與遺傳學研究所（MPI-CBG）研究組長、德勒斯登工業大學計算機科學學院院長伊沃-斯巴爾扎里尼（Ivo Sbalzarini）研究團隊的科學家現在已經開發出一種電腦演算法，可以求解活性物質的方程式。他們的研究成果發表在《流體物理學》（Physics of Fluids）雜誌上，並登上了封面。他們提出的演算法可以在三維空間和複雜形狀的空間中求解活動物質的複雜方程式。

研究的第一作者之一、數學家阿比納夫-辛格（Abhinav Singh）說：「我們的方法可以處理三維空間中隨時間變化的不同形狀。即使數據點不是規則分佈的，我們的演算法也採用了一種新穎的數值方法，可以無縫地處理複雜的生物現實場景，準確地求解理論方程式。利用我們的方法，我們最終可以了解活性材料在移動和非移動情況下的長期行為，從而預測其動態。此外，該理論和模擬還可用於對生物材料進行編程，或在奈米尺度上製造發動機，以提取有用功”。

另一位第一作者菲利普-蘇爾克（Philipp Suhrcke）畢業於德勒斯登工業大學的計算建模與模擬理學碩士課程，他補充說：”得益於我們的工作，科學家現在可以預測組織的形狀或生物材料何時會變得不穩定或失調等，這對理解生長和疾病的機制有深遠影響。”

人人可用的強大代碼

科學家使用開源程式庫OpenFPM 實現了他們的軟體，這意味著其他人可以免費使用。OpenFPM 由Sbalzarini 小組開發，旨在實現大規模科學計算的民主化。作者首先開發了一種自訂計算機語言，允許計算科學家透過用數學符號指定方程，讓計算機來創建正確的程式碼，從而編寫超級計算機代碼。因此，他們不必在每次編寫程式碼時都從頭開始，從而有效地將科學研究中的程式碼開發時間從數月或數年縮短到數天或數週，大大提高了工作效率。

由於研究三維活性材料的運算需求龐大，新程式碼可以在共享和分散式記憶體多處理器並行超級電腦上擴展，這要歸功於OpenFPM 的使用。雖然該應用程式是為在功能強大的超級電腦上運行而設計的，但它也可以在研究二維材料的普通辦公室電腦上運行。

這項研究的首席研究員伊沃-斯巴爾扎里尼（Ivo Sbalzarini）總結道：”我們經過十年的研究，終於創建了這個模擬框架，並提高了計算科學的生產力。現在，這一切都匯聚到一個工具中，用於了解生命材料的三維行為。我們的程式碼具有開源性、可擴展性和處理複雜情況的能力，為活性材料建模開闢了新的途徑。這最終可能會讓我們了解細胞和組織是如何形成的，從而解決困惑科學家幾個世紀的形態發生這一根本問題。但它也可能幫助我們設計出元件數量最少的人造生物機器。”