Проблема "потерянных" геометрий решена
Определение всех возможных конформаций молекул, или их пространственных геометрий, — одна из ключевых и наиболее сложных задач в молекулярном моделировании. Значимый прорыв в этой области совершил студент химфака МГУ имени М.В. Ломоносова. Работая под руководством Михаила Медведева, старшего научного сотрудника Группы теоретической химии Института органической химии имени Н.Д. Зелинского (ИОХ) РАН, он разработал уникальную систему на базе искусственного интеллекта. Эта система подсказывает ученым, в каких областях стоит искать ускользавшие ранее "потерянные" конформеры.
Что такое конформеры и почему они важны?
Молекулы существуют не как плоские схемы, а как сложные трехмерные структуры. Атомы, соединенные одинарными связями, способны вращаться друг относительно друга. Химический состав и порядок связей при этом не меняются, но возникает новое расположение атомов в пространстве — новая геометрическая форма, называемая конформацией. Различия в таких геометриях как раз и определяют разные конформеры одной молекулы.
Ключевая роль конформации
Конкретная геометрия молекулы напрямую диктует её поведение в химических процессах. Такие её свойства, как цвет или биологическая активность, могут кардинально зависеть от пространственной конфигурации. Поскольку задача молекулярного моделирования — предсказать будущее поведение молекулы, учет всех возможных конформаций становится принципиально значимым.
Интеллект в поиске: как работает новый метод
Михаил Медведев объясняет цель работы: «Моделируя свойства молекулы, учитывать нужно все её возможные геометрии. Для этого ведется комплексный поиск конформаций. Однако существующие методы часто "теряют" некоторые конформеры. Раньше у нас не было инструмента, чтобы понять, что именно пропущено. Приходилось запускать поиск заново». Теперь же разработан подход на основе ИИ.
«Наше новшество — ИИ, который анализирует найденные конформации и предсказывает, какие области пространственной геометрии могли быть упущены, — продолжает Медведев. — Мы заранее "знакомим" ИИ с молекулой, информируя его о возможностях вращения всех связей. Это помогает ИИ понять её поведение и точнее указать вероятные места нахождения скрытых конформеров».
Умный помощник для ученых
Искусственный интеллект здесь выступает как незаменимый ассистент. Сначала исследователи стандартными средствами находят начальный набор конформеров. Затем ИИ, изучив этот набор, выделяет пространства, требующие особого внимания. Важно, что модель постоянно обучается в процессе работы.
«Система указывает точку для проверки. Мы выполняем квантово-химический расчет в этой точке, выясняя, есть ли там новая конформация, и передаем результат ИИ, — рассказывает Медведев. — Алгоритм обучается на эти данных, уточняя картину потенциальной энергии молекулы и выбирая следующую точку для анализа. Этот итеративный процесс продолжается, пока не будут исследованы все области».
Значение для будущего химии и фармакологии
Предложенный метод существенно ускоряет нахождение конформаций и продвигает технологию автоматизации научного моделирования. Инструмент обладает огромным потенциалом во всех сферах, где применяется теоретическая химия для прогнозирования молекулярных характеристик. Это особенно актуально при разработке современных лекарственных средств, инновационных материалов и эффективных катализаторов.
Новость подготовлена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ
Источник фото: rawpixel / ru.123rf.com
Источник: scientificrussia.ru
