Ogromne narzędzia rozwinęły wielką chemię w 2022 roku
Gigantyczne zbiory danych i kolosalne instrumenty pomogły naukowcom w tym roku zająć się chemią na ogromną skalę
przezAriana Remmel
Źródło: Oak Ridge Leadership Computing Facility w ORNL
Superkomputer Frontier w Oak Ridge National Laboratory jest pierwszym z nowej generacji maszyn, które pomogą chemikom podejmować się symulacji molekularnych o stopniu złożoności większym niż kiedykolwiek wcześniej.
Naukowcy dokonali wielkich odkryć dzięki ogromnym narzędziom w 2022 roku. Bazując na najnowszym trendzie chemicznie kompetentnej sztucznej inteligencji, naukowcy poczynili ogromne postępy, ucząc komputery przewidywania struktur białek na niespotykaną dotąd skalę. W lipcu firma DeepMind, należąca do Alphabetu, opublikowała bazę danych zawierającą strukturyprawie wszystkie znane białka—ponad 200 milionów pojedynczych białek z ponad 100 milionów gatunków — zgodnie z przewidywaniami algorytmu uczenia maszynowego AlphaFold. Następnie, w listopadzie, firma technologiczna Meta zademonstrowała swoje postępy w technologii przewidywania białek dzięki algorytmowi sztucznej inteligencji o nazwieESMFoldW badaniu przedpremierowym, które nie zostało jeszcze zrecenzowane, naukowcy z Meta poinformowali, że ich nowy algorytm nie jest tak dokładny jak AlphaFold, ale szybszy. Zwiększona prędkość pozwoliła badaczom przewidzieć 600 milionów struktur w zaledwie 2 tygodnie (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
Biolodzy ze Szkoły Medycznej Uniwersytetu Waszyngtońskiego (UW) pomagająrozszerzyć możliwości biochemiczne komputerów poza naturalny szablonucząc maszyny proponowania od podstaw spersonalizowanych białek. David Baker z UW i jego zespół stworzyli nowe narzędzie AI, które może projektować białka, iteracyjnie ulepszając je na podstawie prostych poleceń lub wypełniając luki między wybranymi częściami istniejącej struktury (Nauka2022, DOI:10.1126/nauka.abn2100Zespół zaprezentował również nowy program ProteinMPNN, który może zacząć od zaprojektowanych trójwymiarowych kształtów i zespołów wielu podjednostek białkowych, a następnie określić sekwencje aminokwasów potrzebne do ich wydajnego wytworzenia (Nauka2022, DOI:10.1126/nauka.add2187;10.1126/nauka.add1964). Te zaawansowane biochemicznie algorytmy mogą pomóc naukowcom w tworzeniu projektów sztucznych białek, które można by wykorzystać w nowych biomateriałach i produktach farmaceutycznych.
Autor: Ian C. Haydon/Instytut Projektowania Białka UW
Algorytmy uczenia maszynowego pomagają naukowcom tworzyć nowe białka, pełniące określone funkcje.
Wraz ze wzrostem ambicji chemików obliczeniowych, rosną również komputery używane do symulacji świata molekularnego. W Oak Ridge National Laboratory (ORNL) chemicy po raz pierwszy mieli okazję zobaczyć jeden z najpotężniejszych superkomputerów, jakie kiedykolwiek zbudowano.Eksaskalowy superkomputer ORNL, Frontier, jest jedną z pierwszych maszyn, które obliczyły ponad 1 kwintylion operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę, jednostkę arytmetyki obliczeniowej. Ta prędkość obliczeniowa jest około trzy razy szybsza niż w przypadku obrońcy tytułu, superkomputera Fugaku w Japonii. W przyszłym roku dwa kolejne laboratoria krajowe planują debiut komputerów eksaskalowych w USA. Ogromna moc obliczeniowa tych najnowocześniejszych maszyn pozwoli chemikom symulować jeszcze większe układy molekularne i w dłuższych skalach czasowych. Dane zebrane z tych modeli mogą pomóc naukowcom przesunąć granice możliwości w chemii, zmniejszając różnicę między reakcjami w kolbie a wirtualnymi symulacjami używanymi do ich modelowania. „Jesteśmy w punkcie, w którym możemy zacząć naprawdę zadawać pytania o to, czego brakuje w naszych metodach teoretycznych lub modelach, co zbliżyłoby nas do tego, co eksperyment mówi nam, że jest prawdziwe” – powiedziała we wrześniu Theresa Windus, chemiczka obliczeniowa z Iowa State University i kierowniczka projektu Exascale Computing Project, w rozmowie z C&EN. Symulacje przeprowadzane na komputerach eksaskalowych mogą pomóc chemikom w wynalezieniu nowych źródeł paliwa i zaprojektowaniu nowych materiałów odpornych na zmiany klimatu.
W całym kraju, w Menlo Park w Kalifornii, SLAC National Accelerator Laboratory instalujesuperfajne ulepszenia źródła światła spójnego akceleratora liniowego (LCLS)które mogłyby pozwolić chemikom zajrzeć głębiej w ultraszybki świat atomów i elektronów. Obiekt zbudowany jest na 3-kilometrowym akceleratorze liniowym, którego części są chłodzone ciekłym helem do temperatury 2 K, aby wytworzyć rodzaj superjasnego, superszybkiego źródła światła zwanego rentgenowskim laserem na swobodnych elektronach (XFEL). Chemicy wykorzystali potężne impulsy instrumentów do stworzenia filmów molekularnych, które umożliwiły im obserwowanie niezliczonych procesów, takich jak tworzenie wiązań chemicznych i działanie enzymów fotosyntetycznych. „W femtosekundowym błysku można zobaczyć, jak atomy stoją w miejscu, a pojedyncze wiązania atomowe pękają” – powiedziała C&EN w lipcu Leora Dresselhaus-Marais, materiałoznawca ze wspólnymi stanowiskami na Uniwersytecie Stanforda i SLAC. Modernizacja LCLS pozwoli również naukowcom lepiej dostroić energię promieni rentgenowskich, gdy nowe możliwości staną się dostępne na początku przyszłego roku.
Źródło: Narodowe Laboratorium Akceleratorów SLAC
Laser rentgenowski SLAC National Accelerator Laboratory został zbudowany na 3-kilometrowym akceleratorze liniowym w Menlo Park w Kalifornii.
W tym roku naukowcy przekonali się również, jak potężny może być długo oczekiwany Kosmiczny Teleskop Jamesa Webba (JWST) w zakresie ujawnianiazłożoność chemiczna naszego wszechświataNASA i jej partnerzy – Europejska Agencja Kosmiczna, Kanadyjska Agencja Kosmiczna i Instytut Nauki o Teleskopie Kosmicznym – opublikowali już dziesiątki zdjęć, od olśniewających portretów mgławic gwiezdnych po pierwiastki śladów starożytnych galaktyk. Teleskop podczerwony o wartości 10 miliardów dolarów jest wyposażony w zestawy instrumentów naukowych zaprojektowanych do badania głębokiej historii naszego wszechświata. Powstający przez dekady teleskop JWST przewyższył już oczekiwania swoich inżynierów, rejestrując obraz wirującej galaktyki sprzed 4,6 miliarda lat, wraz ze spektroskopowymi śladami tlenu, neonu i innych atomów. Naukowcy zmierzyli również ślady parujących chmur i mgieł na egzoplanecie, dostarczając danych, które mogą pomóc astrobiologom w poszukiwaniu potencjalnie zamieszkałych światów poza Ziemią.
Czas publikacji: 07-02-2023