Les biofilms se forment lorsque des micro-organismes tels que certains types de bactéries adhèrent à la surface d’objets dans un environnement humide et commencent à se reproduire, entraînant l’excrétion d’une substance visqueuse semblable à de la colle.
Ces biofilms ne sont pas seulement désagréables et peu attrayants, ils peuvent cependant être très gênants. Par exemple, dans le domaine médical, la formation de biofilm peut réduire l’efficacité des traitements antibiotiques. La clé pour comprendre la formation de la biomasse réside dans la compréhension du comportement des bactéries en masse.
Un nouveau papier dans EPJE par Heinrich-Heine-Universität, Düsseldorf, Allemagne, le chercheur Davide Breoni et ses co-auteurs présentent un modèle mathématique du mouvement des bactéries qui inclut la division et la mort cellulaires, les ingrédients de base du cycle cellulaire.
L’équipe a développé un modèle mathématique du mouvement bactérien en cours créant un lien entre la physique statistique et la biophysique.
“Notre nouveau modèle appartient à une classe de modèles pour la” matière active “qui suscite actuellement beaucoup d’intérêt en physique statistique”, déclare Breoni. “Ce domaine étudie les propriétés collectives des systèmes de particules qui ont leur propre source d’énergie – les bactéries sont un cas exemplaire.”
Le modèle conçu par l’équipe a créé la surprise en suggérant qu’en matière de mouvement, les bactéries peuvent agir comme une unité.
“Au cours de notre enquête, nous avons découvert que le modèle prédit que la formation de colonies bactériennes peut se produire par l’accumulation d’ondes progressives, de “paquets” concentrés de bactéries”, ajoute Breoni. “Nous ne nous attendions pas à ce que cela découle d’un modèle aussi simple que le nôtre.”
Il estime que les résultats devraient être intéressants pour le grand public qui peut être au courant des colonies bactériennes, mais ne sait pas comment elles se déplacent de manière collective.
Breoni conclut en soulignant qu’il s’agit d’un modèle très simple suggérant comment la recherche pourrait procéder à partir d’ici. “On pourrait essayer de rendre le modèle plus réaliste et confronter les résultats à l’expérimentation pour tester ses prédictions”, précise-t-il. “D’un autre côté, cette recherche est très axée sur la curiosité et résulte d’intenses discussions entre les chercheurs – une approche que nous aimerions maintenir afin que nous puissions continuer à nous surprendre avec nos découvertes.”
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