Уравнение молекулярного трения: прорыв в моделировании биомолекул и материалов

Компьютерное моделирование молекулярных процессов играет ключевую роль в современной науке, особенно в материаловедении и биохимии. Оно позволяет изучать поведение макромолекул, таких как белки, нуклеиновые кислоты и синтетические полимеры, что критически важно для разработки новых лекарств и устойчивых материалов. Однако даже самые мощные суперкомпьютеры сталкиваются с вычислительными сложностями при моделировании таких систем из-за их огромного масштаба и динамической природы.

Аспирантка Орегонского университета Джесси Холл под руководством профессора теоретической физической химии Марины Гуэнсы совершила значительный прорыв в этой области. Новая работа, опубликованная в журнале Physical Review Letters, представила математическое уравнение, которое существенно повышает точность упрощенных (крупнозернистых) компьютерных моделей, используемых для изучения движения макромолекул.

Биомолекулы, такие как белки, функционируют в сложной среде, окруженные тысячами молекул воды, а также другими биологическими структурами. Их движение включает в себя сворачивание, разворачивание и взаимодействие с другими молекулами, что определяет их биологическую активность. Например, процессы репликации ДНК или механизмы возникновения заболеваний напрямую зависят от динамики этих молекул.

Традиционно ученые используют компьютерное моделирование как виртуальную лабораторию, чтобы избежать дорогостоящих и трудоемких экспериментов с физическими образцами. Однако точное моделирование таких систем требует учета множества факторов, включая трение, возникающее при движении молекул в вязкой среде. Эта проблема оставалась нерешенной в течение более 50 лет, поскольку существующие модели не могли одновременно корректно описать внутренние колебания молекул и их внешнюю диффузию.

Суть открытия

Ученые разработали обобщенную форму соотношения Эйнштейна, которое связывает диффузию частицы с ее подвижностью. В отличие от предыдущих решений, новое уравнение учитывает трение как для внутренних колебаний молекулы, так и для ее движения в жидкости. Это позволяет более точно моделировать сложные биомолекулярные системы, такие как белковые комплексы, и изучать их взаимодействие с ДНК.

Крупнозернистые модели, которые используют это уравнение, позволяют исследователям сократить вычислительные затраты, не теряя в точности. Это особенно важно при изучении больших систем, таких как молекулярные машины, участвующие в репликации ДНК. Ошибки в этом процессе могут приводить к раку и другим генетическим нарушениям, поэтому понимание их механизмов открывает новые возможности для диагностики и терапии.

Значение и перспективы

По словам ученых, работа представляет собой «блестящее решение», которое сочетает высокую точность с гибкостью применения. Это уравнение может быть использовано не только в биохимии, но и в материаловедении, например, при разработке новых полимеров.

Хотя исследование носит теоретический характер, оно закладывает основу для практических инструментов, которые могут быть применены в будущих проектах. Как отметила Джесси Холл, работа может вдохновить других ученых на исследования, выходящие за рамки его собственных идей.

В целом, это открытие значительно расширяет возможности компьютерного моделирования, позволяя ученым глубже понять механизмы молекулярных процессов и ускорить разработку новых медицинских и технологических решений.