Herramientas masivas impulsaron la gran química en 2022 Gigantescos conjuntos de datos e instrumentos colosales ayudaron a los científicos a abordar la química a gran escala este año

Las herramientas masivas hicieron avanzar la gran química en 2022

Gigantescos conjuntos de datos e instrumentos colosales ayudaron a los científicos a abordar la química a gran escala este año.

porAriana Remmel

Crédito: Instalación informática de liderazgo de Oak Ridge en ORNL

La supercomputadora Frontier en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge es la primera de una nueva generación de máquinas que ayudarán a los químicos a realizar simulaciones moleculares que son más complejas que nunca.

Los científicos hicieron grandes descubrimientos con herramientas de gran tamaño en 2022. Sobre la base de la tendencia reciente de inteligencia artificial químicamente competente, los investigadores lograron grandes avances, enseñando a las computadoras a predecir estructuras de proteínas en una escala sin precedentes.En julio, la empresa DeepMind, propiedad de Alphabet, publicó una base de datos que contenía las estructuras decasi todas las proteínas conocidas— Más de 200 millones de proteínas individuales de más de 100 millones de especies, según lo predicho por el algoritmo de aprendizaje automático AlphaFold.Luego, en noviembre, la empresa de tecnología Meta demostró su progreso en la tecnología de predicción de proteínas con un algoritmo de IA llamadoESMFold.En un estudio de preimpresión que aún no ha sido revisado por pares, los investigadores de Meta informaron que su nuevo algoritmo no es tan preciso como AlphaFold pero es más rápido.El aumento de la velocidad significó que los investigadores pudieran predecir 600 millones de estructuras en solo 2 semanas (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).

Los biólogos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington (UW) están ayudandoexpandir las capacidades bioquímicas de las computadoras más allá de la plantilla de la naturalezaenseñando a las máquinas a proponer proteínas a medida desde cero.David Baker y su equipo de la Universidad de Washington crearon una nueva herramienta de IA que puede diseñar proteínas mejorando iterativamente en indicaciones simples o llenando los espacios entre partes seleccionadas de una estructura existente (Ciencia2022, DOI:10.1126/ciencia.abn2100).El equipo también presentó un nuevo programa, ProteinMPNN, que puede comenzar a partir de formas 3D diseñadas y ensamblajes de múltiples subunidades de proteínas y luego determinar las secuencias de aminoácidos necesarias para hacerlas de manera eficiente (Ciencia2022, DOI:10.1126/ciencia.add2187;10.1126/ciencia.add1964).Estos algoritmos con conocimientos bioquímicos podrían ayudar a los científicos a crear planos de proteínas artificiales que podrían usarse en nuevos biomateriales y productos farmacéuticos.

Crédito: Ian C. Haydon/Instituto de Diseño de Proteínas de la UW

Los algoritmos de aprendizaje automático están ayudando a los científicos a idear nuevas proteínas con funciones específicas en mente.

A medida que crecen las ambiciones de los químicos computacionales, también lo hacen las computadoras utilizadas para simular el mundo molecular.En el Laboratorio Nacional de Oak Ridge (ORNL), los químicos vieron por primera vez una de las supercomputadoras más poderosas jamás construidas.Supercomputadora a exaescala de ORNL, Frontier, se encuentra entre las primeras máquinas en calcular más de 1 quintillón de operaciones flotantes por segundo, una unidad de aritmética computacional.Esa velocidad informática es aproximadamente tres veces más rápida que la del actual campeón, la supercomputadora Fugaku en Japón.En el próximo año, dos laboratorios nacionales más planean presentar computadoras a exaescala en los EE. UU.La enorme potencia informática de estas máquinas de última generación permitirá a los químicos simular sistemas moleculares aún más grandes y en escalas de tiempo más largas.Los datos recopilados de esos modelos podrían ayudar a los investigadores a ampliar los límites de lo que es posible en química al reducir la brecha entre las reacciones en un matraz y las simulaciones virtuales utilizadas para modelarlas.“Estamos en un punto en el que podemos comenzar a hacernos preguntas sobre qué es lo que falta en nuestros métodos o modelos teóricos que nos acercarían a lo que un experimento nos dice que es real”, Theresa Windus, química computacional en Iowa. State University y líder del proyecto con Exascale Computing Project, dijo a C&EN en septiembre.Las simulaciones ejecutadas en computadoras a exaescala podrían ayudar a los químicos a inventar nuevas fuentes de combustible y diseñar nuevos materiales resistentes al clima.

En todo el país, en Menlo Park, California, el Laboratorio Nacional de Aceleradores SLAC está instalandoactualizaciones supercool a la fuente de luz coherente Linac (LCLS)eso podría permitir a los químicos mirar más profundamente en el mundo ultrarrápido de los átomos y los electrones.La instalación está construida sobre un acelerador lineal de 3 km, partes del cual se enfrían con helio líquido hasta 2 K, para producir un tipo de fuente de luz súper brillante y súper rápida llamada láser de electrones libres de rayos X (XFEL).Los químicos han utilizado los poderosos pulsos de los instrumentos para hacer películas moleculares que les han permitido observar innumerables procesos, como la formación de enlaces químicos y el funcionamiento de las enzimas fotosintéticas.“En un destello de femtosegundos, se pueden ver los átomos inmóviles, los enlaces atómicos individuales rompiéndose”, dijo a C&EN en julio Leora Dresselhaus-Marais, científica de materiales con nombramientos conjuntos en la Universidad de Stanford y SLAC.Las actualizaciones de LCLS también permitirán a los científicos ajustar mejor las energías de los rayos X cuando las nuevas capacidades estén disponibles a principios del próximo año.

Crédito: Laboratorio Nacional de Aceleradores SLAC

El láser de rayos X del SLAC National Accelerator Laboratory está construido sobre un acelerador lineal de 3 km en Menlo Park, California.

Este año, los científicos también vieron cuán poderoso podría ser el tan esperado Telescopio Espacial James Webb (JWST) para revelar lacomplejidad química de nuestro universo.La NASA y sus socios, la Agencia Espacial Europea, la Agencia Espacial Canadiense y el Instituto de Ciencias del Telescopio Espacial, ya han publicado docenas de imágenes, desde deslumbrantes retratos de nebulosas estelares hasta huellas dactilares elementales de galaxias antiguas.El telescopio infrarrojo de $ 10 mil millones está adornado con conjuntos de instrumentos científicos diseñados para explorar la historia profunda de nuestro universo.Con décadas de desarrollo, el JWST ya ha superado las expectativas de sus ingenieros al tomar una imagen de una galaxia giratoria tal como apareció hace 4600 millones de años, completa con firmas espectroscópicas de oxígeno, neón y otros átomos.Los científicos también midieron las firmas de las nubes de vapor y la neblina en un exoplaneta, proporcionando datos que podrían ayudar a los astrobiólogos a buscar mundos potencialmente habitables más allá de la Tierra.