Ferramentas maciças avançaram em grande química em 2022
Conjuntos de dados gigantescos e instrumentos colossais ajudaram os cientistas a lidar com a química em escala gigantesca este ano
porAriana Remmel
Crédito: Oak Ridge Leadership Computing Facility no ORNL
O supercomputador Frontier no Oak Ridge National Laboratory é o primeiro de uma nova geração de máquinas que ajudará os químicos a realizar simulações moleculares mais complexas do que nunca.
Os cientistas fizeram grandes descobertas com ferramentas superdimensionadas em 2022. Com base na tendência recente de inteligência artificial quimicamente competente, os pesquisadores fizeram grandes avanços, ensinando computadores a prever estruturas de proteínas em uma escala sem precedentes.Em julho, a DeepMind, empresa de propriedade da Alphabet, publicou um banco de dados contendo as estruturas dequase todas as proteínas conhecidas— Mais de 200 milhões de proteínas individuais de mais de 100 milhões de espécies — conforme previsto pelo algoritmo de aprendizado de máquina AlphaFold.Então, em novembro, a empresa de tecnologia Meta demonstrou seu progresso na tecnologia de previsão de proteínas com um algoritmo de IA chamadoESMFold.Em um estudo de pré-impressão que ainda não foi revisado por pares, os pesquisadores da Meta relataram que seu novo algoritmo não é tão preciso quanto o AlphaFold, mas é mais rápido.O aumento da velocidade significou que os pesquisadores puderam prever 600 milhões de estruturas em apenas 2 semanas (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
Biólogos da Escola de Medicina da Universidade de Washington (UW) estão ajudandoexpandir as capacidades bioquímicas dos computadores além do modelo da naturezaensinando máquinas a propor proteínas sob medida a partir do zero.David Baker da UW e sua equipe criaram uma nova ferramenta de IA que pode projetar proteínas melhorando iterativamente em prompts simples ou preenchendo as lacunas entre partes selecionadas de uma estrutura existente (Ciência2022, DOI:10.1126/science.abn2100).A equipe também estreou um novo programa, ProteinMPNN, que pode começar a partir de formas 3D projetadas e montagens de várias subunidades de proteínas e, em seguida, determinar as sequências de aminoácidos necessárias para torná-las eficientes (Ciência2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964).Esses algoritmos bioquimicamente experientes podem ajudar os cientistas na construção de projetos para proteínas artificiais que podem ser usadas em novos biomateriais e produtos farmacêuticos.
Crédito: Ian C. Haydon/UW Institute for Protein Design
Os algoritmos de aprendizado de máquina estão ajudando os cientistas a criar novas proteínas com funções específicas em mente.
À medida que as ambições dos químicos computacionais crescem, também crescem os computadores usados para simular o mundo molecular.No Oak Ridge National Laboratory (ORNL), os químicos tiveram um primeiro vislumbre de um dos supercomputadores mais poderosos já construídos.O supercomputador exascale do ORNL, Frontier, está entre as primeiras máquinas a calcular mais de 1 quintilhão de operações flutuantes por segundo, uma unidade de aritmética computacional.Essa velocidade de computação é cerca de três vezes mais rápida do que o atual campeão, o supercomputador Fugaku no Japão.No próximo ano, mais dois laboratórios nacionais planejam estrear computadores exascale nos EUA.O enorme poder computacional dessas máquinas de última geração permitirá aos químicos simular sistemas moleculares ainda maiores e em escalas de tempo mais longas.Os dados coletados desses modelos podem ajudar os pesquisadores a ultrapassar os limites do que é possível na química, diminuindo a lacuna entre as reações em um frasco e as simulações virtuais usadas para modelá-las.“Estamos em um ponto em que podemos realmente começar a fazer perguntas sobre o que está faltando em nossos métodos ou modelos teóricos que nos aproximariam do que um experimento está nos dizendo que é real”, Theresa Windus, química computacional em Iowa State University e líder do projeto Exascale Computing Project, disse à C&EN em setembro.Simulações executadas em computadores exascale podem ajudar os químicos a inventar novas fontes de combustível e projetar novos materiais resilientes ao clima.
Em todo o país, em Menlo Park, Califórnia, o SLAC National Accelerator Laboratory está instalandoatualizações supercool para a fonte de luz coerente Linac (LCLS)que poderia permitir aos químicos examinar mais profundamente o mundo ultrarrápido de átomos e elétrons.A instalação é construída em um acelerador linear de 3 km, partes do qual são resfriadas com hélio líquido até 2 K, para produzir um tipo de fonte de luz superbrilhante e super rápida chamada laser de elétrons livres de raios-X (XFEL).Os químicos usaram os poderosos pulsos dos instrumentos para fazer filmes moleculares que lhes permitiram observar uma miríade de processos, como a formação de ligações químicas e o funcionamento de enzimas fotossintéticas.“Em um flash de femtosegundo, você pode ver os átomos parados, quebrando ligações atômicas simples”, disse Leora Dresselhaus-Marais, cientista de materiais com compromissos conjuntos na Universidade de Stanford e SLAC, à C&EN em julho.As atualizações do LCLS também permitirão aos cientistas ajustar melhor as energias dos raios X quando os novos recursos estiverem disponíveis no início do próximo ano.
Crédito: SLAC National Accelerator Laboratory
O laser de raios X do SLAC National Accelerator Laboratory é construído em um acelerador linear de 3 km em Menlo Park, Califórnia.
Este ano, os cientistas também viram o quão poderoso o tão esperado Telescópio Espacial James Webb (JWST) poderia ser para revelar ocomplexidade química do nosso universo.A NASA e seus parceiros - a Agência Espacial Européia, a Agência Espacial Canadense e o Instituto de Ciência do Telescópio Espacial - já divulgaram dezenas de imagens, desde retratos deslumbrantes de nebulosas estelares até impressões digitais elementares de galáxias antigas.O telescópio infravermelho de US $ 10 bilhões é decorado com conjuntos de instrumentos científicos projetados para explorar a história profunda do nosso universo.Décadas em construção, o JWST já superou as expectativas de seus engenheiros ao capturar uma imagem de uma galáxia rodopiante como era há 4,6 bilhões de anos, completa com assinaturas espectroscópicas de oxigênio, neon e outros átomos.Os cientistas também mediram assinaturas de nuvens fumegantes e neblina em um exoplaneta, fornecendo dados que podem ajudar os astrobiólogos a procurar mundos potencialmente habitáveis além da Terra.
Horário de postagem: 07 de fevereiro de 2023