Las biopelículas se forman cuando los microorganismos, como ciertos tipos de bacterias, se adhieren a la superficie de los objetos en un ambiente húmedo y comienzan a reproducirse, lo que resulta en la excreción de una sustancia viscosa similar al pegamento.
Estas biopelículas no solo son desagradables y poco atractivas, sino que también pueden ser muy problemáticas. Por ejemplo, en el campo de la medicina, la formación de biopelículas puede reducir la eficacia de los tratamientos con antibióticos. La clave para entender la formación de biomasa radica en entender cómo se comportan las bacterias en masa.
Un nuevo papel en EPJE por Heinrich-Heine-Universität, Düsseldorf, Alemania, el investigador Davide Breoni y sus coautores presentan un modelo matemático para el movimiento de las bacterias que incluye la división celular y la muerte, los ingredientes básicos del ciclo celular.
El equipo desarrolló un modelo matemático del movimiento bacteriano en proceso creando un vínculo entre la física estadística y la biofísica.
«Nuestro nuevo modelo pertenece a una clase de modelos de ‘materia activa’ que actualmente encuentran mucho interés en la física estadística», dice Breoni. «Este campo estudia las propiedades colectivas de los sistemas de partículas que tienen su propia fuente de energía; las bacterias son un caso ejemplar».
El modelo ideado por el equipo sorprendió al sugerir que cuando se trata de movimiento, las bacterias pueden actuar como una unidad.
«En el curso de nuestra investigación, descubrimos que el modelo predice que la formación de colonias bacterianas puede ocurrir a través de la acumulación de ondas viajeras, ‘paquetes’ concentrados de bacterias», agrega Breoni. “No esperábamos que esto surgiera de un modelo tan simple como el nuestro”.
Él cree que los resultados deberían ser interesantes para el público en general que puede estar al tanto de las colonias bacterianas, pero no saber cómo se mueven de manera colectiva.
Breoni concluye señalando que este es un modelo muy simple que sugiere cómo podría proceder la investigación a partir de aquí. “Podríamos tratar de hacer que el modelo sea más realista y confrontar los resultados para experimentar y probar sus predicciones”, dice. «Por otro lado, esta investigación está muy impulsada por la curiosidad y es el resultado de intensos debates entre los investigadores, un enfoque que nos gustaría mantener para poder seguir sorprendiéndonos con nuestros hallazgos».
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