2022 年に大規模なツールがビッグケミストリーを進化させた
巨大なデータ セットと巨大な機器は、科学者が今年、巨大なスケールで化学に取り組むのを助けました
にアリアナ・レンメル
クレジット: ORNL のオーク リッジ リーダーシップ コンピューティング施設
オークリッジ国立研究所の Frontier スーパーコンピューターは、化学者がこれまで以上に複雑な分子シミュレーションを行うのに役立つ新世代の最初のマシンです。
科学者は 2022 年に超大型ツールで大きな発見をしました。化学的に有能な人工知能の最近の傾向に基づいて、研究者は大きな進歩を遂げ、前例のない規模でタンパク質構造を予測する方法をコンピューターに教えました。7 月、Alphabet が所有する DeepMind は、構造を含むデータベースを公開しました。ほとんどすべての既知のタンパク質—機械学習アルゴリズム AlphaFold によって予測された、1 億種以上の 2 億以上の個々のタンパク質。その後、11月にテクノロジー企業のMetaが、AIアルゴリズムと呼ばれるタンパク質予測技術の進歩を実証しました。ESMFold.まだ査読されていないプレプリント研究で、Meta の研究者は、彼らの新しいアルゴリズムは AlphaFold ほど正確ではありませんが、より高速であると報告しました。速度が向上したことで、研究者はわずか 2 週間で 6 億の構造を予測できるようになりました (bioRxiv 2022、DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
ワシントン大学 (UW) 医学部の生物学者が支援しています自然のテンプレートを超えてコンピューターの生化学的能力を拡張するゼロからオーダーメイドのタンパク質を提案するように機械を教えることによって。ワシントン大学の David Baker と彼のチームは、単純なプロンプトを繰り返し改善するか、既存の構造の選択された部分間のギャップを埋めることによって、タンパク質を設計できる新しい AI ツールを作成しました (化学2022年土井：10.1126/science.abn2100）。チームはまた、設計された 3D 形状と複数のタンパク質サブユニットのアセンブリから開始し、それらを効率的に作成するために必要なアミノ酸配列を決定できる新しいプログラム、ProteinMPNN をデビューさせました (化学2022年土井：10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964）。これらの生化学に精通したアルゴリズムは、科学者が新しい生体材料や医薬品に使用できる人工タンパク質の青写真を作成するのに役立つ可能性があります。
クレジット: Ian C. Haydon/UW Institute for Protein Design
機械学習アルゴリズムは、科学者が特定の機能を念頭に置いて新しいタンパク質を考案するのに役立っています。
計算化学者の野心が大きくなるにつれて、分子の世界をシミュレートするために使用されるコンピューターも大きくなります。オークリッジ国立研究所 (ORNL) で、化学者はこれまでに構築された中で最も強力なスーパーコンピューターの 1 つを初めて目にしました。ORNL のエクサスケール スーパーコンピュータ Frontier、計算演算の単位である毎秒 1 京を超える浮動小数点演算を計算する最初のマシンの 1 つです。その計算速度は、現チャンピオンである日本のスーパーコンピューター「富岳」の約 3 倍です。来年には、さらに 2 つの国立研究所が米国でエクサスケール コンピューターのデビューを計画しています。これらの最先端のマシンの並外れたコンピューター能力により、化学者はさらに大きな分子システムをより長い時間スケールでシミュレートできます。これらのモデルから収集されたデータは、研究者がフラスコ内の反応とそれらをモデル化するために使用される仮想シミュレーションとの間のギャップを狭めることにより、化学で可能なことの境界を押し広げるのに役立ちます.アイオワ大学の計算化学者であるテレサ・ウィンダスは、「私たちは、実験が私たちに真実であることを教えてくれるものに近づくために、私たちの理論的方法やモデルに欠けているものは何かについて、本当に質問し始めることができる時点に来ています」と述べています。州立大学と Exascale Computing Project のプロジェクト リーダーは、9 月に C&EN に語った。エクサスケールのコンピューターで実行されるシミュレーションは、化学者が新しい燃料源を発明し、新しい気候耐性材料を設計するのに役立つ可能性があります。
全米のカリフォルニア州メンロパークでは、SLAC 国立加速器研究所が設置を進めています。ライナック コヒーレント光源 (LCLS) の過冷却アップグレードこれにより、化学者は原子と電子の超高速世界をより深く覗き込むことができるようになります。この施設は、X 線自由電子レーザー (XFEL) と呼ばれる一種の超高輝度超高速光源を生成するために、一部が液体ヘリウムで 2 K まで冷却されている 3 km の線形加速器の上に構築されています。化学者は、機器の強力なパルスを使用して分子ムービーを作成し、化学結合の形成や光合成酵素の働きなど、無数のプロセスを観察できるようにしました。「フェムト秒の閃光で、原子が静止し、単一の原子結合が壊れているのを見ることができます。LCLS のアップグレードにより、来年初めに新しい機能が利用可能になると、科学者は X 線のエネルギーをより適切に調整できるようになります。
クレジット: SLAC 国立加速器研究所
SLAC 国立加速器研究所の X 線レーザーは、カリフォルニア州メンロパークにある 3 km の線形加速器に組み込まれています。
今年、科学者たちは、待望のジェームズ ウェッブ宇宙望遠鏡 (JWST) が、私たちの宇宙の化学的複雑さ.NASA とそのパートナーである欧州宇宙機関、カナダ宇宙機関、および宇宙望遠鏡科学研究所は、恒星星雲の見事なポートレートから古代銀河の元素の指紋まで、すでに数十の画像を公開しています。100 億ドルの赤外線望遠鏡には、宇宙の深い歴史を探るために設計された一連の科学機器が装備されています。JWST は、46 億年前に出現した渦巻銀河の画像をスナップすることで、何十年にもわたって作成されており、酸素、ネオン、およびその他の原子の分光学的特徴を備えており、エンジニアの期待をすでに上回っています。科学者はまた、太陽系外惑星の高温多湿の雲ともやの痕跡を測定し、宇宙生物学者が地球外の潜在的に居住可能な世界を探すのに役立つデータを提供しました。
投稿時間: 2023 年 2 月 7 日