Ferramentas masivas avanzaron a gran química en 2022. Xigantescos conxuntos de datos e instrumentos colosais axudaron aos científicos a abordar a química a unha escala xigante este ano

As ferramentas masivas avanzaron a gran química en 2022

Xigantescos conxuntos de datos e instrumentos colosais axudaron aos científicos a abordar a química a unha escala xigante este ano

porAriana Remmel

Crédito: Oak Ridge Leadership Computing Facility en ORNL

O superordenador Frontier do Laboratorio Nacional de Oak Ridge é o primeiro dunha nova xeración de máquinas que axudarán aos químicos a realizar simulacións moleculares máis complexas que nunca.

Os científicos fixeron grandes descubrimentos con ferramentas de gran tamaño en 2022. Partindo da recente tendencia da intelixencia artificial químicamente competente, os investigadores fixeron grandes avances, ensinando aos ordenadores a predecir estruturas de proteínas a unha escala sen precedentes.En xullo, a empresa DeepMind, propiedade de Alphabet, publicou unha base de datos que contén as estruturas decase todas as proteínas coñecidas- Máis de 200 millóns de proteínas individuais de máis de 100 millóns de especies, segundo o previsto polo algoritmo de aprendizaxe automática AlphaFold.Despois, en novembro, a empresa tecnolóxica Meta demostrou o seu progreso na tecnoloxía de predición de proteínas cun algoritmo de IA chamadoESMFfold.Nun estudo previo á impresión que aínda non foi revisado por pares, os investigadores de Meta informaron de que o seu novo algoritmo non é tan preciso como AlphaFold pero é máis rápido.O aumento da velocidade fixo que os investigadores puidesen prever 600 millóns de estruturas en só 2 semanas (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).

Os biólogos da Facultade de Medicina da Universidade de Washington (UW) están a axudarexpandir as capacidades bioquímicas dos ordenadores máis aló do modelo da naturezaensinando ás máquinas a propoñer proteínas a medida dende cero.David Baker da UW e o seu equipo crearon unha nova ferramenta de intelixencia artificial que pode deseñar proteínas mellorando iterativamente en indicacións sinxelas ou enchendo os ocos entre as partes seleccionadas dunha estrutura existente (Ciencia2022, DOI:10.1126/science.abn2100).O equipo tamén estreou un novo programa, ProteinMPNN, que pode comezar a partir de formas 3D deseñadas e conxuntos de varias subunidades de proteínas e despois determinar as secuencias de aminoácidos necesarias para fabricalas de forma eficiente.Ciencia2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/ciencia.add1964).Estes algoritmos expertos en bioquímica poderían axudar aos científicos a construír proxectos de proteínas artificiais que poderían usarse en novos biomateriais e produtos farmacéuticos.

Crédito: Ian C. Haydon/UW Institute for Protein Design

Os algoritmos de aprendizaxe automática están axudando aos científicos a soñar novas proteínas con funcións específicas en mente.

A medida que crecen as ambicións dos químicos computacionais, tamén o fan as computadoras utilizadas para simular o mundo molecular.No Laboratorio Nacional de Oak Ridge (ORNL), os químicos tiveron unha primeira ollada a unha das supercomputadoras máis poderosas xamais construídas.Superordenador exaescala de ORNL, Frontier, está entre as primeiras máquinas en calcular máis de 1 quintilón de operacións flotantes por segundo, unha unidade de aritmética computacional.Esa velocidade de cálculo é unhas tres veces máis rápida que a do campión vixente, a supercomputadora Fugaku en Xapón.O próximo ano, outros dous laboratorios nacionais planean estrear ordenadores exaescala nos EE.A enorme potencia informática destas máquinas de última xeración permitirá aos químicos simular sistemas moleculares aínda máis grandes e en escalas de tempo máis longas.Os datos recollidos destes modelos poderían axudar aos investigadores a superar os límites do que é posible en química reducindo a brecha entre as reaccións nun matraz e as simulacións virtuais utilizadas para modelalas."Estamos nun punto no que podemos comezar realmente a facer preguntas sobre o que falta nos nosos métodos ou modelos teóricos que nos achegarían ao que un experimento nos di que é real", Theresa Windus, química computacional de Iowa. State University e xefe do proxecto co Exascale Computing Project, dixo a C&EN en setembro.As simulacións realizadas en computadoras exascale poderían axudar aos químicos a inventar novas fontes de combustible e a deseñar novos materiais resistentes ao clima.

En todo o país, en Menlo Park, California, está a instalar o SLAC National Accelerator Laboratoryactualizacións supercool para a fonte de luz coherente Linac (LCLS)que podería permitir aos químicos mirar máis profundamente no mundo ultrarrápido dos átomos e dos electróns.A instalación está construída sobre un acelerador lineal de 3 km, partes do cal se arrefrían con helio líquido ata 2 K, para producir un tipo de fonte de luz superbright e superrápida chamada láser de electróns libres de raios X (XFEL).Os químicos utilizaron os poderosos pulsos dos instrumentos para facer películas moleculares que lles permitiron ver innumerables procesos, como a formación de enlaces químicos e as encimas fotosintéticas que funcionan."Nun flash de femtosegundo, podes ver os átomos parados, os enlaces atómicos únicos rompendo", dixo a C&EN en xullo Leora Dresselhaus-Marais, científica de materiais con citas conxuntas na Universidade de Stanford e SLAC.As actualizacións de LCLS tamén permitirán aos científicos sintonizar mellor as enerxías dos raios X cando as novas capacidades estean dispoñibles a principios do próximo ano.

Crédito: SLAC National Accelerator Laboratory

O láser de raios X do SLAC National Accelerator Laboratory está construído nun acelerador lineal de 3 km en Menlo Park, California.

Este ano, os científicos tamén viron o poderoso que podería ser o tan esperado telescopio espacial James Webb (JWST) para revelar ocomplexidade química do noso universo.A NASA e os seus socios -a Axencia Espacial Europea, a Axencia Espacial Canadense e o Instituto de Ciencia do Telescopio Espacial- xa publicaron decenas de imaxes, desde deslumbrantes retratos de nebulosas estelares ata as pegadas dixitais elementais de galaxias antigas.O telescopio infravermello de 10.000 millóns de dólares está adornado con conxuntos de instrumentos científicos deseñados para explorar a historia profunda do noso universo.Durante décadas, o JWST xa superou as expectativas dos seus enxeñeiros tomando unha imaxe dunha galaxia xiratoria tal e como apareceu hai 4.600 millóns de anos, completa con sinaturas espectroscópicas de osíxeno, neón e outros átomos.Os científicos tamén mediron sinaturas de nubes vaporosas e néboa nun exoplaneta, proporcionando datos que poderían axudar aos astrobiólogos a buscar mundos potencialmente habitables máis aló da Terra.