根据马克斯普朗克动力学与自组织研究所(MPI-DS)的最新研究，催化分子能够通过产生和追随浓度梯度，形成代谢活跃的聚集体。这项研究的模型预测了参与代谢途径的分子如何自我组织，为生命起源的理论提供了一种新的可能机制。
这些发现有助于深入理解复杂生物网络中分子如何构建动态功能结构，并为生命起源的实验研究提供了基础。
一种关于生命起源的假设是，分子通过相互作用自发形成细胞状液滴。这些分子将构成第一个自我复制的代谢循环，这一现象在生物学中普遍存在于所有生物体中。根据这一模式，最初的生物分子需要通过缓慢且低效的过程聚集在一起。
然而，这种缓慢的聚集过程似乎与生命的迅速出现相矛盾。来自MPI-DS生命物质物理系的科学家们提出了另一种模型，以解释这种聚集的形成，从而阐明生命所需的化学反应为何能够快速发生。
“为此，我们考虑了不同的分子，在一个简单的代谢循环中，每种物种产生下一个物种所需的化学物质，”该研究的第一作者Vincent Ouazan-Reboul表示。“模型中唯一的关键是分子的催化活性，它们能够跟随自身产生和消耗的化学物质的浓度梯度，以及循环中分子顺序的信息，”他补充道。
因此，该模型展示了包含多种分子类型的催化聚集体的形成。此外，聚集体的增长速度呈指数级增长，使得分子能够迅速且大量地组装成动态结构。
MPI-DS主任Ramin Golestanian总结道：“此外，参与代谢循环的分子种类数量在形成的聚集体结构中起着至关重要的作用。我们的模型导致了大量复杂的自组织场景，并对奇数或偶数参与物种的功能优势做出了具体预测。”值得注意的是，我们新提出的方案所需的非互惠相互作用在所有代谢循环中普遍存在。”
在另一项研究中，作者发现，在一个小型代谢网络中，聚集并不需要自我吸引。相反，网络效应甚至可能导致自我排斥的催化剂聚集在一起。基于此，研究人员展示了复杂的相互作用如何创造自组织结构的新条件。
总体而言，这两项研究的新发现为复杂生命如何从简单分子中演化提供了另一种机制，并更广泛地揭示了参与代谢网络的催化剂如何形成结构。
这篇论文已发表在《自然通讯》杂志上。
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