Смоделировать невидимое
В 2013 году Мартин Карплус, Майкл Левитт и Арье Уоршель получили Нобелевскую премию по химии «за разработку многомасштабных моделей сложных химических систем». Человеческий мозг не в силах совместить классическую, квантовую и диэлектрическую модель атома, а компьютер может. Теперь.
Три уровня модели молекулы
Как все устроено
Если по порядку, вокруг атома действует физика диэлектриков, а внутри мельчайшей частицы – механическая физика (в такой классической модели частицы движутся по орбитам). При этом долгое время было не ясно, почему, двигаясь по орбите, атом не теряет энергии? Чтобы в этом разобраться, переходим к квантовой физике, законы которой действуют в центре атома.
Известно, что на квантовом уровне атом имеет спин – выраженный неким квантовым числом импульс атома –, который определяет, в какое положение возвращается ядро частицы при вращении. Особенно квантовые чудеса известны «котом Шредингера», который, будучи и жив и мертв одновременно, наплодил практикам и теоретикам физики множество сложностей. Так, если частица одновременно находится в двух противоположенных состояниях (неопределенность), а конечное принимает только при появлении «наблюдателя» (определенность), то мы не можем ничего сказать о частице – мы можем изучать только ее сиюминутный выбор состояния. Конечно, это все грубо говоря, но в целом становится понятно: квантовая сторона жизни частиц погрузила науку в непредсказуемый лабиринт. Меж тем нам, людям, нужны применимые в жизни результаты: непредсказуемость невыносима.
Чтобы создавать новые материалы, продумывать полезные химические реакции для улучшения экологии, получения нового топлива, новых лекарств – чтобы двигаться вперед во всех этих направлениях – нам нужно знать молекулярные структуры веществ. В общем-то, многое люди уже изучили. Например, мы используем рентгеновскую кристаллографию, направляя на молекулы рентгеновские лучи. Исследуемое вещество при этом находится в темной камере, и в каждой точке молекулы рентгеновский луч либо ослабляется, либо усиливается (в зависимости от содержимого молекулы). Таким образом усиленный луч достигает стен камеры (фотопластинки) и оставляет пятно, а мы получаем картинку строения молекулы. Еще у нас есть магнитно-резонансная спектроскопия, которая позволяет зафиксировать так называемый химический сдвиг. Кратко о принципе действия: и атомы, и электроны имеют магнитное поле, а мы, в свою очередь, искусственно создаем для них внешнее магнитное поле, чтобы одно влияло на другое, и внешнее поле уменьшалось. Уменьшается оно по-разному от ядер, тяжелых протонов, электронов или нейтронов. Все эти разницы дают нам картинку молекулы. Но мы ее не видим, само собой. Молекула – черный ящик.
Экспериментальная установка для проведения магнитно-резонансной спектроскопии
За обоими методами стоит технология, основанная на компьютерном коде, который высчитывает энергию в структуре молекулы по заданному алгоритму, основанному, в свою очередь, на теоретических и практических изысканиях в области взаимодействия атомов. При этом непосредственного знания о способностях и внутреннем потенциале конкретно данной единичной молекулы мы не получаем. А нас как раз очень интересует, что случится при взаимодействии молекул, что в них изменится, какую они отдадут на самом деле энергию и хватит ли ее для соединения с другими молекулами. Интересующая нас энергия выделяется на атомном уровне и так сама по себе мала, что экспериментально ее никак не измерить. Конечно, у нас есть квантовая модель энергии атома как данность, как закон взаимодействий, но ровно настолько же, насколько классическая модель (механическая) показывает закон взаимодействия уже групп атомов. Ни одна из этих моделей не сможет предсказать поведение химической реакции, так как в жизни механический уровень не существует без квантового.
Соединить несоединяемое
В 2013 году Мартин Карплус, Майкл Левитт и Арье Уоршель получили Нобелевскую премию по химии «за разработку многомасштабных моделей сложных химических систем». Эти компьютерные модели не позволят нам увидеть выделение энергии в атоме воочию (хотя звучит здорово), но зато ученым удалось соединить квантовую и классическую модели атома! Теперь от статичных структур мы постепенно будем переходить к компьютерному описанию взаимодействий между атомами на всех трех уровнях (третий, диэлектрический, в разработке). Мозг человеческий, даже большого ученого, не в силах совместить эти сложные комплексные химические модели и нарисовать милый мультик о происходящем с молекулой при ее взаимодействии с собратьями. А компьютер может.
В каком-то смысле многомасштабные модели сложных химических систем вписываются в современный тренд машин больших данных. Последние, как известно, могут анализировать миллиарды параметров чего-либо согласно сложному программному алгоритму: например, покупательское поведение или успехи на сайтах знакомств.
Данных так много, что эти машины – действительно машины, настоящие железные шкафы. Есть, правда, и просто приложения или программы для анализа небольшого количества данных (некоторые из них можно скачать в PlayMarket). Возможность прописывать код к огромному числу элементов, вероятно, отразилась на научной судьбе наших химиков-лауреатов. Их многомасштабное моделирование предполагает программные прописи поведения каждой частице, принимающей участие в реакции. При этом у настоящих машин больших данных есть особенность – они машинно обучаемы, то есть новые принимаемые данные учитываются для выдачи дальнейшего результата, меняя в каком-то смысле алгоритм, а уравнение программы устроено так, что все неудачи учитываются и больше не повторяются. Если однажды многомасштабные модели в химии или физике станут способны на машинное обучение, тогда в этой области нас ждет еще не одна Нобелевская премия.
Чтобы понять, как лизоцим (антибактериальный агент) расщепляет цепь гликозид (органические вещества), надо смоделировать только нужные части системы с помощью квантовой химической модели; все окружающее можно показать с помощью классической модели
Впрочем, можно и без фантазий. У Мартина Карплуса, Майкла Левитта и Арье Уоршеля есть вполне возможная в осуществлении мечта: замоделировать весь человеческий организм. Не только отдельные протеины, белки, но и все, что в нас происходит. Это было бы невероятно.
Прогнозирование процессов благодаря многомасштабному моделированию не должно выглядеть фантастикой. Оно ей и не является. Моделирование сегодня применяется во многих науках: в математике, физике, географии, геологии, медицине, биологии, метеорологии, биоинформатике, компьютерных науках и т.д. Метеорологи, например, создали GCM (General Circulation Model), которая будучи тоже многомасштабной моделью анализирует огромное количество данных об изменении погодных условий и помогает делать предсказания. Экологи и геологи пошли дальше и сделали RCM (Regional Climate Model). Она вместо глобальных климатических изменений работает с региональными и учитывает даже незначительные погодные изменения и ландшафт местности. Это еще более детальное моделирование климатических процессов, которое теперь позволит нам прогнозировать, например, миграции животных в конкретных местностях! И, следовательно, принимать разумные решения о пользовании природными ресурсами на определенных территориях. Моделирование в науке, уже даже в истории, сегодня крайне перспективное направление.
Подробная прорисовка структуры, например, полипептида сначала упрощается путем группировки аминокислот, участвующих совместно в процессах; для симуляции взаимодействия используется уже упрощенная схема молекулы
Но все же не будем путать большие данные и моделирование макропроцессов с тем, что сделали наши лауреаты. Их дерзновение уникально. Они создали разработку сразу на нескольких уровнях. Во-первых, на атомно-молекулярном уровне. На нем учитываются волновые функции частиц и атомов; на нем можно сделать выводы об электронной плотности в нанометрах. Во-вторых, на уровне области размерных эффектов, где вступают в силу системы дифференциальных уравнений основного закона динамики, т.е. молекулярная механика (классическая модель, о которой вы читали выше). В-третьих, уровень микроструктуры, т.е. модель система частиц; на этом уровне действует геометрия и теория вероятности (реальные размеры частиц нам не совсем ясны). Четвертый уровень уже в разработке: это уровень макроструктуры, который будет учитывать среду, в которой происходят взаимодействия между частицами. Наши лауреаты соединили все известные уровни химического моделирования (эволюция уровней происходила более 50 лет) и ворвались в эру многомасштабных моделей. Иными словами, многомасштабное моделирование и означает объединение различных уровней моделей в единое целое.
Интересно, а возможна ли модель всего земного шара…
Алина Лейтуш