Massive Werkzeuge haben die große Chemie im Jahr 2022 vorangebracht
Gigantische Datensätze und kolossale Instrumente halfen den Wissenschaftlern dieses Jahr, die Chemie in einem riesigen Maßstab anzugehen
vonAriana Remmel
Bildnachweis: Oak Ridge Leadership Computing Facility am ORNL
Der Frontier-Supercomputer im Oak Ridge National Laboratory ist der erste einer neuen Generation von Maschinen, die Chemikern dabei helfen werden, molekulare Simulationen durchzuführen, die komplexer sind als je zuvor.
Wissenschaftler machten im Jahr 2022 große Entdeckungen mit übergroßen Werkzeugen. Aufbauend auf dem jüngsten Trend der chemisch kompetenten künstlichen Intelligenz machten Forscher große Fortschritte und brachten Computern bei, Proteinstrukturen in einem beispiellosen Ausmaß vorherzusagen.Im Juli veröffentlichte das zu Alphabet gehörende Unternehmen DeepMind eine Datenbank mit den Strukturen vonfast alle bekannten Proteine– Über 200 Millionen einzelne Proteine aus über 100 Millionen Arten – wie vom maschinellen Lernalgorithmus AlphaFold vorhergesagt.Dann, im November, demonstrierte das Technologieunternehmen Meta seine Fortschritte in der Proteinvorhersagetechnologie mit einem KI-Algorithmus namensESMFold.In einer Preprint-Studie, die noch nicht von Experten begutachtet wurde, berichteten Meta-Forscher, dass ihr neuer Algorithmus nicht so genau wie AlphaFold, aber schneller ist.Durch die erhöhte Geschwindigkeit konnten die Forscher in nur 2 Wochen 600 Millionen Strukturen vorhersagen (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
Biologen der University of Washington (UW) School of Medicine helfen dabeidie biochemischen Fähigkeiten von Computern über die Vorlage der Natur hinaus erweiternindem sie Maschinen beibringen, maßgeschneiderte Proteine von Grund auf neu vorzuschlagen.David Baker von der UW und sein Team haben ein neues KI-Tool entwickelt, das Proteine entwerfen kann, indem es entweder einfache Eingabeaufforderungen iterativ verbessert oder die Lücken zwischen ausgewählten Teilen einer bestehenden Struktur füllt (Wissenschaft2022, DOI:10.1126/science.abn2100).Das Team stellte auch ein neues Programm vor, ProteinMPNN, das von entworfenen 3D-Formen und -Anordnungen mehrerer Proteinuntereinheiten ausgehen und dann die Aminosäuresequenzen bestimmen kann, die für ihre effiziente Herstellung erforderlich sind (Wissenschaft2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964).Diese biochemisch versierten Algorithmen könnten Wissenschaftlern dabei helfen, Blaupausen für künstliche Proteine zu erstellen, die in neuen Biomaterialien und Arzneimitteln verwendet werden könnten.
Bildnachweis: Ian C. Haydon/UW Institute for Protein Design
Algorithmen für maschinelles Lernen helfen Wissenschaftlern dabei, neue Proteine mit spezifischen Funktionen zu erfinden.
Mit den Ambitionen der Computerchemiker wachsen auch die Computer, mit denen die molekulare Welt simuliert wird.Am Oak Ridge National Laboratory (ORNL) bekamen Chemiker einen ersten Einblick in einen der leistungsstärksten Supercomputer, der je gebaut wurde.Exascale-Supercomputer des ORNL, Frontier, gehört zu den ersten Maschinen, die mehr als 1 Trillion Floating-Operationen pro Sekunde berechnen, eine Einheit der Computerarithmetik.Diese Rechengeschwindigkeit ist etwa dreimal so schnell wie der amtierende Champion, der Supercomputer Fugaku in Japan.Im nächsten Jahr planen zwei weitere nationale Labors die Einführung von Exascale-Computern in den USA.Die übergroße Computerleistung dieser hochmodernen Maschinen wird es Chemikern ermöglichen, noch größere molekulare Systeme und auf längeren Zeitskalen zu simulieren.Die von diesen Modellen gesammelten Daten könnten Forschern dabei helfen, die Grenzen dessen zu erweitern, was in der Chemie möglich ist, indem sie die Lücke zwischen den Reaktionen in einem Kolben und den virtuellen Simulationen, die zu ihrer Modellierung verwendet werden, verringern.„Wir sind an einem Punkt angelangt, an dem wir wirklich anfangen können, Fragen darüber zu stellen, was in unseren theoretischen Methoden oder Modellen fehlt, die uns dem näher bringen würden, was ein Experiment uns sagt, dass es real ist“, Theresa Windus, Computerchemikerin in Iowa State University und Projektleiter des Exascale Computing Project, sagte C&EN im September.Auf Exascale-Computern ausgeführte Simulationen könnten Chemikern dabei helfen, neuartige Brennstoffquellen zu erfinden und neue klimabeständige Materialien zu entwerfen.
Im ganzen Land, in Menlo Park, Kalifornien, wird das SLAC National Accelerator Laboratory installiertSupercoole Upgrades für die Linac Coherent Light Source (LCLS)die es Chemikern ermöglichen könnten, tiefer in die ultraschnelle Welt der Atome und Elektronen einzudringen.Die Anlage basiert auf einem 3 km langen Linearbeschleuniger, von dem Teile mit flüssigem Helium auf 2 K gekühlt werden, um eine Art superhelle, superschnelle Lichtquelle namens Freie-Elektronen-Röntgenlaser (XFEL) zu erzeugen.Chemiker haben die starken Pulse der Instrumente genutzt, um molekulare Filme zu erstellen, die es ihnen ermöglicht haben, unzählige Prozesse zu beobachten, wie die Bildung chemischer Bindungen und die Arbeit photosynthetischer Enzyme.„In einem Femtosekundenblitz können Sie sehen, wie Atome stillstehen und einzelne Atombindungen brechen“, sagte Leora Dresselhaus-Marais, Materialwissenschaftlerin mit gemeinsamen Ernennungen an der Stanford University und SLAC, im Juli gegenüber C&EN.Die Upgrades für LCLS werden es Wissenschaftlern auch ermöglichen, die Energien von Röntgenstrahlen besser abzustimmen, wenn die neuen Fähigkeiten Anfang nächsten Jahres verfügbar werden.
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 sahen Wissenschaftler auch, wie leistungsfähig das lang erwartete James-Webb-Weltraumteleskop (JWST) sein könnte, um diechemische Komplexität unseres Universums.Die NASA und ihre Partner – die European Space Agency, die Canadian Space Agency und das Space Telescope Science Institute – haben bereits Dutzende von Bildern veröffentlicht, von schillernden Porträts von Sternnebeln bis hin zu elementaren Fingerabdrücken alter Galaxien.Das 10-Milliarden-Dollar-Infrarotteleskop ist mit einer Reihe wissenschaftlicher Instrumente ausgestattet, die entwickelt wurden, um die tiefe Geschichte unseres Universums zu erforschen.Nach jahrzehntelanger Entwicklung hat das JWST bereits die Erwartungen seiner Ingenieure übertroffen, indem es ein Bild einer wirbelnden Galaxie aufgenommen hat, wie sie vor 4,6 Milliarden Jahren aussah, komplett mit spektroskopischen Signaturen von Sauerstoff, Neon und anderen Atomen.Wissenschaftler maßen auch Signaturen von Dampfwolken und Dunst auf einem Exoplaneten und lieferten Daten, die Astrobiologen bei der Suche nach potenziell bewohnbaren Welten jenseits der Erde helfen könnten.
Postzeit: 07.02.2023