Assemblage frustré avec des multiples types de particules

Frustrated self-assembly with multiple particle types

• Auteur / Autrice : Pietro Caracciolo di torella
• Direction : Martin Lenz
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Physique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2024
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Physique en Île-de-France (Paris ; 2014-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Physique Théorique et Modèles Statistiques
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Université Paris-Saclay. Faculté des sciences d’Orsay (Essonne ; 2020-....)

Mots clés

Mots clés libres

Biophysique

Matière molle

Assemblage

Biophysics

Soft matter

Self-Assembly

Résumé

L'auto-organisation est essentielle au fonctionnement des cellules vivantes, mais elle peut parfois mal tourner ! Dans la maladie d'Alzheimer et de nombreuses autres maladies, des protéines normalement solubles s'agglutinent en agrégats pathologiques ressemblant à des fibres. Alors que les biologistes expliquent généralement ce phénomène par des interactions moléculaires détaillées, nous avons commencé à prouver que de telles fibres sont en fait attendues à partir de principes physiques très généraux. Nous montrons ainsi que la frustration géométrique s'accumule lorsque des objets mal assortis s'auto-assemblent et conduit à des morphologies d'agrégats non triviales, y compris des fibres. Nous avons montré que des collections de particules identiques forment des agrégats de différentes dimensions, mais les exemples biologiques réalistes impliquent souvent plusieurs protéines. Nous allons donc étudier comment des collections de plusieurs types de particules différentes interagissent et interfèrent typiquement. Notre étude consistera tout d'abord à développer des variantes du modèle numérique basé sur le treillis présenté dans l'illustration où plusieurs types de particules sont impliqués. Nous nous demanderons alors si les espèces de types différents ont tendance à se séparer en phase, ou au contraire si la mutiplicité des interactions qu'elles offrent facilite la frustration géométrique et favorise le co-assemblage. Nous nous demanderons également comment cette combinatoire affecte la dimensionnalité des agrégats et si nous pouvons identifier des caractéristiques génériques des particules qui distinguent les deux scénarios. Nous effectuerons ensuite des simulations hors réseau pour évaluer la robustesse de ces scénarios. Enfin, nous tenterons de construire une théorie du champ moyen décrivant le co-assemblage d'une grande variété de particules (> 10 environ), révélant ainsi l'interaction entre la frustration et la liberté combinatoire dans l'auto-assemblage.

Self-organization is key to the function of living cells – but sometimes goes wrong! In Alzheimer's and many other diseases, normally soluble proteins thus clump up into pathological fiber-like aggregates. While biologists typically explain this on the grounds of detailed molecular interactions, we have started proving that such fibers are actually expected from very general physical principles. We thus show that geomet- rical frustration builds up when mismatched objects self-assemble, and leads to non-trivial aggregate morphologies, including fibers. While we have shown that collections of identical particles form aggregates of various dimensionalities, realistic biological examples often involve multiple proteins. We will thus investigate how collections of several types of different particles typically interact and interfere. Our study will first consist in developing variants of the lattice-based numerical model presented in the illustration where multiple particle types are involved. We will then ask whether species with different types tend to phase separate, or conversely whether the mutiplicity of interactions they offer eases geometrical frustration and favors co-assembly . We will also wonder how this combinatorics affects the dimensionality of the aggregates, and whether we can identify generic features of the particles that distinguish between the two scenarios. We will then conduct off-lattice simulations to assess the robustness of these scenarios. Finally , we will attempt to construct a mean-field theory describing the co-assembly of a large variety of particles (> 10 or so) thus revealing the interplay between frustration and combinatorial freedom in self-assembly . Beyond protein aggregation, this project opens investigations into a new class of “disordered” systems where the disorder is carried by each identical particle, as opposed to sprinkled throughout the system. This will help define the much-debated notion of frustration in dilute systems.