Las 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.
porAriana Remmel
Crédito: Centro de Computación de Liderazgo de Oak Ridge en ORNL
La supercomputadora Frontier del Laboratorio Nacional de Oak Ridge es la primera de una nueva generación de máquinas que ayudarán a los químicos a realizar simulaciones moleculares más complejas que nunca.
Los científicos hicieron grandes descubrimientos con herramientas de gran tamaño en 2022. Aprovechando la reciente tendencia de la inteligencia artificial químicamente competente, los investigadores lograron grandes avances, enseñando a las computadoras a predecir las estructuras de las proteínas a una escala sin precedentes. En julio, DeepMind, empresa propiedad de Alphabet, publicó una base de datos que contiene las estructuras decasi todas las proteínas conocidasMás de 200 millones de proteínas individuales de más de 100 millones de especies, según lo predicho por el algoritmo de aprendizaje automático AlphaFold. En noviembre, la empresa tecnológica Meta demostró sus avances en tecnología de predicción de proteínas con un algoritmo de IA llamadoESMFoldEn un estudio preimpreso que aún no ha sido revisado por pares, investigadores de Meta informaron que su nuevo algoritmo no es tan preciso como AlphaFold, pero es más rápido. Esta mayor velocidad les permitió predecir 600 millones de estructuras en tan solo dos semanas (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
Los biólogos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington (UW) están ayudandoAmpliar las capacidades bioquímicas de las computadoras más allá de la plantilla de la naturalezaEnseñándoles a las máquinas a proponer proteínas personalizadas desde cero. David Baker, de la Universidad de Washington, y su equipo crearon una nueva herramienta de IA que puede diseñar proteínas ya sea mejorando iterativamente indicaciones sencillas o rellenando los huecos entre partes seleccionadas de una estructura existente.Ciencia2022, DOI:10.1126/ciencia.abn2100). El equipo también estrenó un nuevo programa, ProteinMPNN, que puede partir de formas 3D diseñadas y ensamblajes de múltiples subunidades de proteínas y luego determinar las secuencias de aminoácidos necesarias para producirlas de manera eficiente.Ciencia2022, DOI:10.1126/ciencia.add2187;10.1126/ciencia.add1964). Estos algoritmos bioquímicamente avanzados podrían ayudar a los científicos a construir modelos para proteínas artificiales que podrían usarse en nuevos biomateriales y productos farmacéuticos.
Crédito: Ian C. Haydon/Instituto de Diseño de Proteínas de la Universidad de Washington
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 tuvieron la primera impresión de una de las supercomputadoras más potentes jamás construidas.La supercomputadora de exaescala de ORNL, Frontier, es una de las primeras máquinas en calcular más de 1 quintillón de operaciones flotantes por segundo, una unidad de aritmética computacional. Esa velocidad de computación es aproximadamente tres veces más rápida que la del campeón reinante, la supercomputadora Fugaku en Japón. El próximo año, dos laboratorios nacionales más planean estrenar computadoras de exaescala en los EE. UU. La enorme potencia computacional de estas máquinas de vanguardia 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 acercaría a lo que un experimento nos dice que es real", dijo Theresa Windus, química computacional en la Universidad Estatal de Iowa y líder del proyecto con el Proyecto de Computación de Exaescala, a C&EN en septiembre. Las simulaciones ejecutadas en computadoras a escala exa podrían ayudar a los químicos a inventar nuevas fuentes de combustible y diseñar nuevos materiales resistentes al clima.
Al otro lado del país, en Menlo Park, California, el Laboratorio Nacional de Aceleradores SLAC está instalandoMejoras increíbles para la fuente de luz coherente Linac (LCLS)que podría permitir a los químicos adentrarse más en el mundo ultrarrápido de átomos y 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 superbrillante y superrápida llamada láser de electrones libres de rayos X (XFEL). Los químicos han utilizado los potentes pulsos de los instrumentos para crear 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 femtosegundo, se pueden ver átomos quietos, 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 Laboratorio Nacional de Aceleradores SLAC 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 universoLa NASA y sus socios —la Agencia Espacial Europea, la Agencia Espacial Canadiense y el Instituto Científico del Telescopio Espacial— ya han publicado docenas de imágenes, desde deslumbrantes retratos de nebulosas estelares hasta las huellas elementales de galaxias antiguas. El telescopio infrarrojo de 10 000 millones de dólares está equipado con un conjunto de instrumentos científicos diseñados para explorar la historia profunda de nuestro universo. Tras décadas de desarrollo, el JWST ya ha superado las expectativas de sus ingenieros al capturar una imagen de una galaxia en rotación tal como era hace 4 600 millones de años, con firmas espectroscópicas de oxígeno, neón y otros átomos. Los científicos también midieron firmas de nubes vaporosas y neblina en un exoplaneta, lo que proporcionó datos que podrían ayudar a los astrobiólogos a buscar mundos potencialmente habitables más allá de la Tierra.
Hora de publicación: 07-feb-2023