Massive Werkzeuge haben die Big-Chemie im Jahr 2022 vorangebracht
Gigantische Datensätze und kolossale Instrumente halfen Wissenschaftlern in diesem Jahr dabei, chemische Fragestellungen in gigantischem Maßstab zu bearbeiten.
vonAriana Remmel
Bildnachweis: Oak Ridge Leadership Computing Facility am ORNL
Der Supercomputer Frontier im Oak Ridge National Laboratory ist der erste einer neuen Generation von Maschinen, die Chemikern helfen werden, Molekülsimulationen durchzuführen, die komplexer sind als je zuvor.
Wissenschaftler erzielten 2022 mit Hilfe leistungsstarker Werkzeuge bedeutende Entdeckungen. Aufbauend auf dem jüngsten Trend chemisch kompetenter künstlicher Intelligenz (KI) erreichten Forscher große Fortschritte und brachten Computern bei, Proteinstrukturen in einem noch nie dagewesenen Umfang vorherzusagen. Im Juli veröffentlichte DeepMind, ein Unternehmen von Alphabet, eine Datenbank mit den Strukturen von …fast alle bekannten Proteine—Mehr als 200 Millionen einzelne Proteine aus über 100 Millionen Arten — wie vom maschinellen Lernalgorithmus AlphaFold vorhergesagt. Im November demonstrierte dann das Technologieunternehmen Meta seine Fortschritte in der Proteinvorhersagetechnologie mit einem KI-Algorithmus namensESMFoldIn einer noch nicht von Fachkollegen begutachteten Preprint-Studie berichteten Forscher von Meta, dass ihr neuer Algorithmus zwar nicht so genau wie AlphaFold, aber schneller ist. Dank der höheren Geschwindigkeit konnten die Forscher 600 Millionen Strukturen in nur zwei Wochen vorhersagen (bioRxiv 2022, DOI: 1999).10.1101/2022.07.20.500902).
Biologen der medizinischen Fakultät der University of Washington (UW) helfen dabeiDie biochemischen Fähigkeiten von Computern über das natürliche Vorbild hinaus erweiternindem sie Maschinen beibringen, maßgeschneiderte Proteine von Grund auf vorzuschlagen. David Baker von der UW und sein Team haben ein neues KI-Tool entwickelt, das Proteine entwerfen kann, indem es entweder einfache Vorgaben iterativ verbessert oder die Lücken zwischen ausgewählten Teilen einer bestehenden Struktur füllt (Wissenschaft2022, DOI:10.1126/science.abn2100Das Team stellte außerdem ein neues Programm namens ProteinMPNN vor, das von entworfenen 3D-Formen und Anordnungen mehrerer Proteinuntereinheiten ausgehen und anschließend die Aminosäuresequenzen bestimmen kann, die für deren effiziente Herstellung benötigt werden (Wissenschaft2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964Diese biochemisch versierten Algorithmen könnten Wissenschaftlern dabei helfen, Baupläne für künstliche Proteine zu erstellen, die in neuen Biomaterialien und Arzneimitteln eingesetzt werden könnten.
Bildnachweis: Ian C. Haydon/UW Institute for Protein Design
Maschinelle Lernalgorithmen helfen Wissenschaftlern dabei, neue Proteine mit spezifischen Funktionen zu entwickeln.
Mit den wachsenden Ambitionen der Computerchemiker steigen auch die Anforderungen an die Computer, die zur Simulation der molekularen Welt eingesetzt werden. Im Oak Ridge National Laboratory (ORNL) konnten Chemiker einen ersten Blick auf einen der leistungsstärksten jemals gebauten Supercomputer werfen.Der Exascale-Supercomputer des ORNL, FrontierExascale Computing ist eine der ersten Maschinen, die mehr als eine Trillion Gleitkommaoperationen pro Sekunde, eine Einheit der numerischen Arithmetik, berechnet. Diese Rechengeschwindigkeit ist etwa dreimal so hoch wie die des aktuellen Spitzenreiters, des japanischen Supercomputers Fugaku. Im kommenden Jahr planen zwei weitere nationale Laboratorien in den USA die Inbetriebnahme von Exascale-Computern. Die enorme Rechenleistung dieser hochmodernen Maschinen wird es Chemikern ermöglichen, noch größere Molekülsysteme und über längere Zeiträume zu simulieren. Die aus diesen Modellen gewonnenen Daten könnten Forschern helfen, die Grenzen des in der Chemie Machbaren zu erweitern, indem sie die Diskrepanz zwischen den Reaktionen im Reaktionsgefäß und den zu ihrer Modellierung verwendeten virtuellen Simulationen verringern. „Wir sind an einem Punkt angelangt, an dem wir uns ernsthaft fragen können, was unseren theoretischen Methoden oder Modellen fehlt, um den experimentellen Ergebnissen näherzukommen“, erklärte Theresa Windus, Computerchemikerin an der Iowa State University und Projektleiterin des Exascale Computing Project, im September gegenüber C&EN. Simulationen auf Exascale-Computern könnten Chemikern helfen, neuartige Brennstoffquellen zu erfinden und neue klimaresistente Materialien zu entwickeln.
Auf der anderen Seite des Landes, in Menlo Park, Kalifornien, installiert das SLAC National Accelerator Laboratory.Supercoole Upgrades für die Linac Coherent Light Source (LCLS)Dies könnte Chemikern einen tieferen Einblick in die ultraschnelle Welt der Atome und Elektronen ermöglichen. Die Anlage basiert auf einem 3 km langen Linearbeschleuniger, dessen Teile mit flüssigem Helium auf bis zu 2 K gekühlt werden, um eine extrem helle und extrem schnelle Lichtquelle zu erzeugen: einen Röntgen-Freie-Elektronen-Laser (XFEL). Chemiker haben die leistungsstarken Pulse des Instruments genutzt, um Molekülfilme zu erstellen, die es ihnen ermöglichten, unzählige Prozesse zu beobachten, wie beispielsweise die Bildung chemischer Bindungen und die Aktivität photosynthetischer Enzyme. „In einem Femtosekundenblitz kann man sehen, wie Atome stillstehen oder einzelne Atombindungen brechen“, erklärte Leora Dresselhaus-Marais, Materialwissenschaftlerin an der Stanford University und dem SLAC, im Juli gegenüber C&EN. Die Modernisierung des LCLS wird es Wissenschaftlern zudem ermöglichen, die Energien der Röntgenstrahlen besser einzustellen, sobald die neuen Möglichkeiten Anfang nächsten Jahres zur Verfügung stehen.
Bildnachweis: SLAC National Accelerator Laboratory
Der Röntgenlaser des SLAC National Accelerator Laboratory ist auf einem 3 km langen Linearbeschleuniger in Menlo Park, Kalifornien, aufgebaut.
In diesem Jahr konnten Wissenschaftler auch sehen, wie leistungsstark das lang erwartete James-Webb-Weltraumteleskop (JWST) bei der Enthüllung derDie chemische Komplexität unseres UniversumsDie NASA und ihre Partner – die Europäische Weltraumorganisation (ESA), die Kanadische Weltraumorganisation (CSA) und das Space Telescope Science Institute (STSI) – haben bereits Dutzende von Bildern veröffentlicht, von atemberaubenden Aufnahmen stellarer Nebel bis hin zu den elementaren Fingerabdrücken alter Galaxien. Das 10 Milliarden Dollar teure Infrarotteleskop ist mit einer Vielzahl wissenschaftlicher Instrumente ausgestattet, die die frühe Geschichte unseres Universums erforschen sollen. Jahrzehntelang wurde an dem JWST gearbeitet, und es hat die Erwartungen seiner Ingenieure bereits übertroffen, indem es ein Bild einer wirbelnden Galaxie aufgenommen hat, wie sie vor 4,6 Milliarden Jahren aussah, inklusive der spektroskopischen Signaturen von Sauerstoff, Neon und anderen Atomen. Wissenschaftler haben außerdem die Signaturen von Dampfwolken und Dunst auf einem Exoplaneten gemessen und damit Daten gewonnen, die Astrobiologen bei der Suche nach potenziell bewohnbaren Welten jenseits der Erde helfen könnten.
Veröffentlichungsdatum: 07.02.2023