Zebra'nın belirgin siyah-beyaz çizgileri veya bir leoparın benekleri, matematikçi ve bilgisayar bilimci Alan Turing'in adını taşıyan "Turing desenleri"nin örnekleridir. Turing, doğada bu kadar karmaşık ve düzensiz desenlerin nasıl ortaya çıkabileceğine dair büyüleyici bir mekanizma öne sürmüştü. Ancak Turing'in orijinal önerisi, doğal desenleri tam olarak yeniden oluşturmak için fazla basitti. Colorado Boulder Üniversitesi'nden (UCB) bilim insanları, kasıtlı kusurlar ekleyerek çok daha doğru desenler elde eden yeni bir modelleme yaklaşımı geliştirdi. Bu çalışma, Matter dergisinde yayınlanan yeni bir makalede detaylandırılıyor.
Turing, 1952 tarihli çığır açan makalesinde "morfojenler" olarak bilinen kimyasallara odaklanmıştı. Bir karakteristik özelliği (bir kaplanın çizgisi gibi) ifade eden bir "aktivatör" kimyasalı ile bu aktivatörün etkisini periyodik olarak durduran bir "inhibitör" kimyasal arasındaki etkileşimi içeren bir mekanizma tasarladı. Hem aktivatör hem de inhibitör, kapalı bir kutudaki gaz atomları gibi bir sistem boyunca yayılır. Bu, bir beher suyun içine bir damla siyah mürekkep enjekte etmek gibidir. Normalde bu, sistemi stabilize eder ve su yavaş yavaş tekdüze griye döner. Ancak inhibitör, aktivatörden daha hızlı yayılırsa, süreç dengesizleşir ve bu mekanizma benekler veya çizgiler üretir.
Bilim insanları, bu temel kavramı birçok farklı sistem türüne uygulamaya çalıştılar. Örneğin, beyindeki nöronlar, yakındaki diğer nöronların ateşlenmesini ne ölçüde güçlendirdiklerine veya zayıflattıklarına bağlı olarak aktivatör ve inhibitör görevi görebilirler; bu da halüsinasyon görürken belirli desenler görmemizin olası nedenidir. Balıkların çizgileri, farelerdeki kıl folikülleri arasındaki boşluklar, bir kuşun derisindeki tüy tomurcukları, bir farenin damağındaki çıkıntılar ve bir farenin patisindeki parmaklar gibi birçok biyolojik yapıda Turing mekanizmalarının çalıştığına dair kanıtlar bulunmaktadır.
Akdeniz'e özgü bazı karınca türleri, Turing desenlerini sergileyen yapılar oluşturmak için ölü karıncaları yığar. Meksika'daki kahve çiftliklerinde Azteca karınca kolonilerinin hareketlerinde de Turing desenlerine dair kanıtlar bulunmaktadır. 2021 yılında ise İspanyol bilim insanlarından oluşan bir ekip, laboratuvarda E. coli bakterilerini, kolonilerin dallanan Turing desenleri sergileyecek şekilde değiştirmeyi başardı.
Özünde bu, bir tür simetri kırılmasıdır. Aktivator ve inhibitör olarak görev yapan herhangi iki süreç, periyodik desenler üretecek ve Turing'in difüzyon fonksiyonu kullanılarak modellenebilecektir. Zorluk, Turing'in kabul edildiği üzere basitleştirilmiş modelinden, aktivatör ve inhibitör rollerinde hizmet veren kesin mekanizmaları belirlemeye geçmektir.
Bu, özellikle biyolojide zordur. Bu son makalenin yazarlarına göre, bir Turing mekanizmasına yönelik klasik yaklaşım, reaksiyon ve difüzyonu tek bir uzunluk ölçeğinde dengeler, ancak biyolojik desenler genellikle çok ölçekli yapılar, tahıl benzeri dokular veya belirli içsel kusurlar içerir. Sonuçlanan desenler ise doğada bulunanlara göre genellikle daha belirsizdir.
"Difüzyonferozis" diyebilir misiniz?
2023 yılında UCB'den biyokimyasal mühendisler Ankur Gupta ve Benjamin Alessio, "difüzyonferozis" adı verilen yeni bir modeli geliştirdi. Bu, kolloidlerin çözünen madde konsantrasyon gradyanlarındaki farklılıklar yoluyla taşındığı bir süreçtir; sabunun sudan çamaşır deterjanı gibi çıkıp kumaştan kir parçacıklarını sürüklemesiyle aynı süreçtir. Gupta ve Alessio, yeni modellerini kullanarak Avustralya'ya özgü ornate kutu balığının belirgin altıgen desenini (alternatif mor ve siyah) başarıyla simüle ettiler ve Turing'in orijinal modelinden daha keskin hatlar elde ettiler.
Sorun şuydu ki, simülasyonlar çok mükemmel desenler üretiyordu: Hepsi aynı boyutta ve şekilde olan ve aralarında eşit mesafe bulunan altıgenler. Doğadaki hayvan desenleri ise tam tersine asla mükemmel derecede düzgün değildir. Bu nedenle Gupta ve UCB'deki bu son makalenin ortak yazarı Siamak Mirfendereski, modelin istedikleri desen çıktılarını elde edecek şekilde ince ayarlarını yapmayı başardı. Yapmaları gereken tek şey, bireysel hücreler için belirli boyutlar tanımlamaktı. Örneğin, daha büyük hücreler daha kalın çizgiler oluşturur ve kümelendiklerinde daha geniş desenler üretirler. Bazen hücreler sıkışıp bir çizgiyi kırabilir. Revize edilmiş simülasyonları, doğada bulunan desen ve dokulara çok benzeyen sonuçlar verdi.
Gupta, "Kusurlar doğada her yerdedir. Bu varyasyonları oluşturmak için hücrelerin nasıl birleştiğini açıklayabilecek basit bir fikir önerdik. Doğal bir sistemin kusurlu güzelliğinden ilham alıyor ve gelecekte yeni işlev türleri için bu kusurlardan yararlanmayı umuyoruz." dedi. Olası gelecekteki uygulamalar arasında, çevresine daha iyi uyum sağlamak için rengini değiştirebilen "akıllı" kamuflaj kumaşları veya daha etkili hedefe yönelik ilaç dağıtım sistemleri yer alıyor.
