Более года назад учёные-вычислители из Национальной лаборатории Ок-Риджа (Oak Ridge National Laboratory, ORNL) Министерства энергетики опубликовали исследование в журнале Journal of Chemical Theory and Computation, в котором был поднят серьёзный вопрос о давно применяемой методологии, используемой исследователями, проводящими молекулярно-динамическое моделирование с участием воды. Что, если использование стандартного временного шага в 2 фемтосекунды (2 квадриллионных доли секунды) — временного интервала, на котором анализируются компьютерные симуляции — приводит к неточным результатам?
Теперь та же команда ORNL опубликовала новое исследование в журнале Chemical Science, которое подтверждает их первоначальные наблюдения, демонстрируя, как использование этих «стандартных» временных шагов может повлиять на моделирование жидкой воды. Расчёты команды показывают, что потенциал для ошибок, вызванных использованием временного шага в 2 (или более) фемтосекунды, даже больше, чем они ожидали.
«Я был немного удивлён. Я надеялся на гораздо более сдержанные эффекты, но ошибки могут быть большими», — сказал соавтор Дилип Астхагири, старший учёный в области вычислительных биомедицинских наук в группе ORNL «Продвинутые вычисления для наук о жизни и инженерии».
«То, что мы говорим, это: „Благодаря знаниям, полученным за последние 50 лет исследований воды, давайте сделаем статистическую механику на самом точном, согласованном уровне, чтобы мы могли лучше оценить ошибки в моделировании и сосредоточиться на проблемах, которые нам следует решить“. Это эволюция науки», — добавил он.
Вода является наиболее распространённым компонентом биомолекулярного моделирования — от ансамблей белков до нуклеиновых кислот — и неточное её моделирование может привести к ошибкам в результатах исследований биомолекулярной структуры, функции, динамики и сборки. Отрасли, начиная от фармацевтической и заканчивая нефтяной, полагаются на точное моделирование воды, чтобы достичь конкурентного преимущества для своих продуктов и операций.
Согласно выводам команды, использование временного шага более 0,5 фемтосекунды может привести к нарушению равнораспределения — требования к симуляциям, согласно которому средняя кинетическая энергия для каждого типа движения должна быть одинаковой. Отсутствие равнораспределения может привести к ошибкам как в динамике, так и в термодинамике при моделировании воды с использованием описания твёрдого тела.
Моделирование воды как твёрдого тела
Рассмотрение воды как твёрдого тела, а не как гибкой связи между водородом и кислородом, позволяет учёным использовать более длинные временные шаги. Этот метод датируется 1977 годом, когда сложные вычисления были более трудоёмкими и дорогостоящими. Чем длиннее временной шаг, тем больше общего физического времени можно смоделировать в симуляции.
Хотя передовые вычислительные мощности, такие как Frontier в Центре передовых вычислительных технологий Ок-Риджа и другие современные суперкомпьютеры, могут сократить время до получения решения, позволяя использовать меньше приближений, использование меньшего временного шага неизбежно увеличивает вычислительные затраты.
«Иногда в таких исследованиях люди могут не знать, как поступить с выводами. В конце концов, люди осознают это, и постепенно это постепенно внедряется», — сказал соавтор Том Бек, руководитель отдела взаимодействия с наукой в Национальном центре вычислительных наук в ORNL.
«Но суть в том, чтобы сказать: „Если мы собираемся действительно заниматься предсказательной наукой для данной модели — чтобы проверить эту модель по сравнению с экспериментом — нам нужно точно представить лежащую в основе термодинамику и динамику“», — добавил он.
В своём новом исследовании команда — Астхагири, Бек и Арджун Валиа Парамбату — использовала Frontier для моделирования образцов жидкой воды и исследовала различные размеры систем и различные комбинации температуры и давления. Они провели эти симуляции с временными шагами, которые варьировались от 0,5 до 3,5 фемтосекунд с интервалом в 0,5 фемтосекунды.
«Одной из проблем при захвате физики воды является точное отражение поведения давления и объёма», — сказал Астхагири. «Наше исследование показывает, что при использовании одного и того же давления проведение симуляции на более длинных временных шагах даст вам разные объёмы или, альтернативно, разные плотности. Но если вы перейдёте на очень короткие временные шаги, результаты сойдутся, и вы получите согласованный прогноз».
Команда ORNL также изучает роль гидратации в термодинамике сворачивания белков. Понимание сворачивания белков является важной областью исследований в биологии, особенно для исследований молекулярных основ заболеваний и разработки лекарств.
Лауреатами Нобелевской премии по химии 2024 года стали исследователи в области предсказания структуры белков и вычислительного проектирования белков, в работе которых использовался Высокопоточный изотопный реактор ORNL. Важным физическим эффектом при сворачивании белков является изменение объёма системы белок-вода.
«Мы обнаружили, что при моделировании чистой жидкой воды ошибка в общем объёме системы, которую вы делаете, используя длинный временной шаг, может быть такой же высокой или выше, чем типичное изменение объёма при сворачивании белка. То же самое касается энергии гидратации. Хотя последствия этого открытия необходимо будет проработать для реальных процессов сворачивания и сборки белков в жидкой воде, наши результаты указывают на необходимость большой осторожности», — сказал Астхагири.
Хотя команда слышала от некоторых скептически настроенных коллег о выводах своего первоначального исследования, оно также было процитировано в качестве ссылки в статьях, опубликованных в Molecular Physics, Physical Chemistry Chemical Physics, ACS Nano и Journal of Chemical Theory and Computation.
«Наша конечная цель — гораздо более масштабные симуляции биологических молекул и клеточных систем, и это то, что мы хотим изучать», — сказал Астхагири. «Но мы были отвлечены на это, потому что мы просто хотим, чтобы основы были правильными, прежде чем мы займёмся этими чрезвычайно масштабными симуляциями. Нам нужно знать, как лучше смоделировать матрицу жизни, чтобы мы могли лучше изучать биологические процессы».
Предоставлено:
[Oak Ridge National Laboratory](https://phys.org/partners/oak-ridge-national-laboratory/)