Selon les chercheurs de l'Université MIT et Duke University.
En utilisant l'apprentissage automatique, les chercheurs ont identifié des molécules de réticulation qui peuvent être ajoutées aux matériaux polymères, leur permettant de résister à plus de force avant de déchirer. Ces réticulations appartiennent à une classe de molécules appelée mécanophores, qui modifient leur forme ou d'autres propriétés en réponse à la force mécanique.
« Ces molécules peuvent être utiles pour fabriquer des polymères qui seraient plus forts en réponse à la force. Vous leur appliquez un certain stress, et plutôt que de craquer ou de se casser, vous voyez plutôt quelque chose qui a une résilience plus élevée », explique Heather Kulik, le professeur de Lammot du Pont de génie chimique au MIT, qui est également professeur de chimie et l'auteur senior de l'étude.
Les réticulateurs que les chercheurs ont identifiés dans cette étude sont des composés contenant du fer appelés ferrocenes, qui jusqu'à présent n'avaient pas été largement explorés pour leur potentiel en tant que mécanophores. L'évaluation expérimentale d'un seul mécanophore peut prendre des semaines, mais les chercheurs ont montré qu'ils pouvaient utiliser un modèle d'apprentissage automatique pour accélérer considérablement ce processus.
Le MIT Postdoc Ilia Kevlishvili est l'auteur principal du journal en libre accès, qui est apparu dans ACS Science centrale.
Les autres auteurs incluent Jafer Vakil, un étudiant diplômé de Duke; David Kastner et Xiao Huang, tous deux étudiants diplômés du MIT; et Stephen Craig, professeur de chimie à Duke.
Le maillon le plus faible
Les mécanophores sont des molécules qui réagissent à la force de manière unique, généralement en modifiant leur couleur, leur structure ou d'autres propriétés. Dans la nouvelle étude, l'équipe du MIT et Duke a voulu déterminer s'ils pouvaient être utilisés pour aider à rendre les polymères plus résilients aux dommages.
Le nouveau travail s'appuie sur une étude en 2023 par Craig et Jeremiah Johnson, le professeur de chimie d'A. Thomas Guertin au MIT et leurs collègues.
Dans ce travail, les chercheurs ont constaté que, étonnamment, incorporer des réticulateurs faibles dans un réseau polymère peut renforcer le matériau global plus fort.
Lorsque des matériaux avec ces réticulations faibles sont étirés au point de rupture, toutes les fissures se propageant à travers le matériau essaient d'éviter les liaisons les plus fortes et de passer par les liaisons les plus faibles. Cela signifie que la fissure doit casser plus de liaisons qu'elle ne le ferait si toutes les liaisons étaient de la même force.
Pour trouver de nouvelles façons d'exploiter ce phénomène, Craig et Kulik ont uni leurs forces pour essayer d'identifier les mécanophores qui pourraient être utilisés comme réticulateurs faibles.
« Nous avons eu cette nouvelle perspicacité mécaniste et cette nouvelle opportunité, mais elle est venue avec un grand défi: de toutes les compositions possibles de la matière, comment pouvons-nous nous concentrer sur ceux avec le plus grand potentiel? » Craig dit.
« Crédit total à Heather et Ilia pour identifier ce défi et concevoir une approche pour y rencontrer. »
La découverte et la caractérisation des mécanophores est une tâche difficile qui nécessite des expériences longues ou des simulations intenses en calcul d'interactions moléculaires. La plupart des mécanophores connus sont des composés organiques, tels que le cyclobutane, qui a été utilisé comme réticulation dans l'étude 2023.
Dans la nouvelle étude, les chercheurs voulaient se concentrer sur des molécules appelées ferrocenes, qui détiennent du potentiel comme mécanophores. Les ferrocènes sont des composés organométalliques qui ont un atome de fer pris en sandwich entre deux anneaux contenant du carbone. Ces anneaux peuvent avoir des groupes chimiques différents, ce qui modifie leurs propriétés chimiques et mécaniques.
De nombreux ferrocènes sont utilisés comme produits pharmaceutiques ou catalyseurs, et une poignée sont connus pour être de bons mécanophores, mais la plupart n'ont pas été évalués pour cette utilisation. Les tests expérimentaux sur un seul mécanophore potentiel peuvent prendre plusieurs semaines, et les simulations de calcul, bien que plus rapides, prennent encore quelques jours. Évaluer des milliers de candidats à l'aide de ces stratégies est une tâche intimidante.
Réalisant qu'une approche d'apprentissage automatique pourrait accélérer considérablement la caractérisation de ces molécules, l'équipe MIT et Duke a décidé d'utiliser un réseau neuronal pour identifier les ferrocènes qui pourraient être des mécanophores prometteurs.
Ils ont commencé par des informations d'une base de données connue sous le nom de base de données structurelle de Cambridge, qui contient les structures de 5 000 ferrocènes différents qui ont déjà été synthétisées.
« Nous savions que nous n'avions pas à nous soucier de la question de la synthèse, du moins du point de vue du mécanophore lui-même.
Premièrement, les chercheurs ont effectué des simulations de calcul pour environ 400 de ces composés, ce qui leur permet de calculer la force nécessaire pour séparer les atomes dans chaque molécule. Pour cette application, ils recherchaient des molécules qui se briseraient rapidement, car ces liens faibles pourraient rendre les matériaux en polymère plus résistants à la déchirure.
Ensuite, ils ont utilisé ces données, ainsi que des informations sur la structure de chaque composé, pour former un modèle d'apprentissage automatique. Ce modèle a été en mesure de prédire la force nécessaire pour activer le mécanophore, ce qui à son tour influence la résistance à la déchirure, pour les 4 500 composés restants de la base de données, plus 7 000 composés supplémentaires similaires à ceux de la base de données mais ont réorganisé les atomes.
Les chercheurs ont découvert deux caractéristiques principales qui semblaient susceptibles d'augmenter la résistance à la déchirure. L'une était les interactions entre les groupes chimiques qui sont attachés aux anneaux de ferrocène. De plus, la présence de grandes molécules volumineuses attachées aux deux anneaux du ferrocène a rendu la molécule plus susceptible de se séparer en réponse aux forces appliquées.
Bien que la première de ces caractéristiques n'ait pas été surprenante, le deuxième trait n'était pas quelque chose qu'un chimiste aurait prédit au préalable et n'aurait pas pu être détecté sans l'IA, selon les chercheurs. « C'était quelque chose de vraiment surprenant », explique Kulik.
Plastiques plus difficiles
Une fois que les chercheurs ont identifié environ 100 candidats prometteurs, le laboratoire de Craig à Duke a synthétisé un matériau polymère incorporant l'un d'eux, connu sous le nom de M-TMS-FC. Dans le matériau, M-TMS-FC agit comme un réticulation, reliant les brins de polymère qui composent le polyacrylate, un type de plastique.
En appliquant une force à chaque polymère jusqu'à ce qu'il ait déchiré, les chercheurs ont constaté que le lieur M-TMS-Fc faible produisait un polymère fort et résistant à la déchirure. Ce polymère s'est avéré être environ quatre fois plus dur que les polymères fabriqués avec du ferrocène standard comme réticulation.
« Cela a vraiment de grandes implications, car si nous pensons à tous les plastiques que nous utilisons et à toute l'accumulation de déchets plastiques, si vous rendez les matériaux plus difficiles, cela signifie que leur durée de vie sera plus longue. Ils seront utilisables pendant plus longtemps, ce qui pourrait réduire la production plastique à long terme », explique Kevlishvili.
Les chercheurs espèrent désormais utiliser leur approche d'apprentissage automatique pour identifier les mécanophores avec d'autres propriétés souhaitables, telles que la capacité de changer de couleur ou de devenir catalytiquement active en réponse à la force. Ces matériaux pourraient être utilisés comme capteurs de contrainte ou catalyseurs commutables, et ils pourraient également être utiles pour les applications biomédicales telles que l'administration de médicaments.
Dans ces études, les chercheurs prévoient de se concentrer sur les ferrocènes et autres mécanophores contenant des métaux qui ont déjà été synthétisés mais dont les propriétés ne sont pas entièrement comprises.
« Les mécanophores de métal de transition sont relativement sous-explorés, et ils sont probablement un peu plus difficiles à faire », explique Kulik. « Ce flux de travail de calcul peut être largement utilisé pour élargir l'espace des mécanophores que les gens ont étudiés. »
