No sólo en informática: el reinicio también funciona en simulaciones químicas
La forma innovadora de agilizar las simulaciones químicas: reseteándolas
Un nuevo estudio de la Universidad de Tel Aviv ha descubierto que una práctica conocida en informática también puede aplicarse a la química. Los investigadores descubrieron que para mejorar el muestreo en las simulaciones químicas basta con parar y volver a empezar.
(De izquierda a derecha): Prof. Shlomi Reuveni, estudiante de doctorado Ofir Blumer y Dr. Barak Hirshberg.
Courtesy of Tel Aviv University
La investigación fue dirigida por el estudiante de doctorado Ofir Blumer, en colaboración con el profesor Shlomi Reuveni y el Dr. Barak Hirshberg, de la Facultad de Química Sackler de la Universidad de Tel Aviv. El estudio se ha publicado en la revista Nature Communications.
Los investigadores explican que las simulaciones de dinámica molecular son como un microscopio virtual. Rastrean el movimiento de todos los átomos en sistemas químicos, físicos y biológicos como proteínas, líquidos y cristales. Aportan información sobre diversos procesos y tienen distintas aplicaciones tecnológicas, entre ellas el diseño de fármacos. Sin embargo, estas simulaciones se limitan a procesos más lentos que la millonésima parte de un segundo, por lo que no pueden describir procesos más lentos como el plegamiento de proteínas y la nucleación de cristales. Esta limitación, conocida como el problema de la escala temporal, supone un gran reto en este campo.
Ofir Blumer, estudiante de doctorado: "En nuestro nuevo estudio demostramos que el problema de la escala temporal puede superarse mediante el reajuste estocástico de las simulaciones. A primera vista parece contraintuitivo: ¿cómo pueden acabar antes las simulaciones si se reinician? Sin embargo, resulta que los tiempos de reacción varían considerablemente de una simulación a otra. En algunas simulaciones, las reacciones se producen rápidamente, pero otras se pierden en estados intermedios durante largos periodos. El reinicio evita que las simulaciones se queden atascadas en esos estados intermedios y acorta el tiempo medio de simulación".
Los investigadores también combinaron el reajuste estocástico con la Metadinámica, un método muy popular para acelerar las simulaciones de procesos químicos lentos. La combinación permite una mayor aceleración que cualquiera de los dos métodos por separado. Además, Metadynamics se basa en el conocimiento previo: las coordenadas de la reacción deben conocerse para acelerar la simulación. La combinación de Metadinámica con reajuste reduce significativamente la dependencia de los conocimientos previos, lo que ahorra tiempo a los practicantes del método. Por último, los investigadores demostraron que la combinación proporciona predicciones más precisas de la velocidad de los procesos lentos. El método combinado se utilizó para mejorar con éxito las simulaciones del plegamiento de una proteína en agua y se espera aplicarlo a más sistemas en el futuro.
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