Les simulations informatiques aident les matériaux, les scientifiques et les biochimistes étudient le mouvement des macromolécules, faisant progresser le développement de nouveaux médicaments et matériaux durables. Cependant, ces simulations posent un défi pour les superordinateurs les plus puissants.
Un étudiant diplômé de l'Université de l'Oregon a développé une nouvelle équation mathématique qui améliore considérablement la précision des modèles informatiques simplifiés utilisés pour étudier le mouvement et le comportement de grandes molécules telles que les protéines, les acides nucléiques et les matériaux synthétiques tels que les plastiques.
La percée, publiée le mois dernier en Lettres d'examen physique, Améliore la capacité des chercheurs à étudier le mouvement de grandes molécules dans des processus biologiques complexes, tels que la réplication de l'ADN. Il pourrait aider à comprendre les maladies liées à des erreurs dans une telle réplication, ce qui entraîne potentiellement de nouvelles stratégies diagnostiques et thérapeutiques.
« Nous voulons comprendre comment les molécules se déplacent, se tordent et fonctionnent », a déclaré Jesse Hall, un doctorant en physique qui a travaillé avec le professeur théorique de la chimie physique Marina Guenza pour développer le nouveau modèle. « Avec cette nouvelle équation, nous pouvons simuler des complexes de protéines plus grands et mieux comprendre comment ces machines moléculaires fonctionnent dans le corps. »
Les recherches de Hall ont progressé sur un problème sur lesquels les scientifiques informatiques travaillent depuis plus de 50 ans: comment calculer avec précision l'expérience des biomolécules de frottement dans leur environnement chaotique et visqueux.
Les biomolécules – les molécules produites par un organisme vivant, telles que les protéines – sont entourées de milliers de molécules d'eau, ainsi que d'autres protéines, acides nucléiques et autres types de molécules. Dans cet environnement, ils sont en mouvement constant; Ils se plient, se déplient et se lient aux acides nucléiques et à d'autres protéines.
« Ils se tortillent là-bas, et la mécanique de ce qu'ils font est très important pour comprendre comment fonctionne la réplication de l'ADN ou le développement de médicaments pour cibler un certain mécanisme », a déclaré Hall.
Plutôt que de synthétiser des échantillons physiques pour étudier, les scientifiques utilisent des modèles informatiques comme laboratoire virtuel. Cela leur permet de modifier les molécules qu'ils analysent en modifiant leur code afin qu'ils puissent ensuite étudier les effets du changement.
« Lorsque vous avez un bon modèle à grains grossiers, vous pouvez simuler de grands systèmes », a déclaré Guenza, co-auteur de l'étude. « Par exemple, on peut voir comment les molécules se déplacent ensemble, réorganisent, se combinent et fonctionnent comme une machine. Vous pouvez changer un acide aminé et voir comment la mutation affecte la façon dont les molécules remplissent leur fonction biologique. »
Parce que les systèmes biomoléculaires sont si grands et complexes, les chercheurs s'appuient sur des modèles mathématiques à grain grossier, qui simulent les mouvements moléculaires sans avoir à représenter chaque atome individuel. Cela aide à réduire les coûts de calcul tout en accélérant le calcul.
Mais les scientifiques ont du mal pendant des décennies à calculer avec précision la valeur de la friction, qui fait partie des données utilisées lors de la gestion de simulations à grain grossier, a déclaré Guenza.
Au fur et à mesure que les molécules se déplacent à travers le liquide, la friction résultante crée un effet de traînée, affectant à la fois leurs fluctuations internes et leurs mouvements externes.
« Pour décrire comment une protéine se déplace, vous devez équilibrer les différentes forces: les forces visqueuses, les forces aléatoires de la collision avec les molécules environnantes et les forces internes qui gardent la molécule ensemble », a déclaré Guenza.
D'autres chercheurs ont conçu des solutions mathématiques à partir d'une formule connue sous le nom de «relation Einstein», qui établit la relation entre la diffusion d'une particule, ou la rapidité avec laquelle il se propage, et sa mobilité, ou la facilité avec laquelle il peut être déplacé. Mais ces solutions ont leurs limites.
« Il y a beaucoup de bon travail pour décrire un aspect du mouvement d'une protéine, mais nous avons besoin de modèles plus complets qui peuvent décrire plusieurs aspects du mouvement d'une protéine à la fois », a déclaré Hall. « Nous avons essentiellement trouvé une forme beaucoup plus générale de la relation Einstein, qui offre beaucoup plus de choix et de liberté. Il nous permet de régler de manière flexible nos calculs sur un système spécifique et d'obtenir des résultats plus fiables. »
L'équation de Hall est la première à décrire simultanément la friction à la fois pour les fluctuations internes d'une molécule et sa diffusion externe à travers le fluide, a déclaré Guenza.
« C'est une solution brillante », a-t-elle déclaré. « Le travail de Jesse fournit un outil très précis qui peut être appliqué à des systèmes moléculaires simples et complexes, ce qui rend les simulations de ces grands systèmes à la fois plus rapidement et plus précises. »
Pendant de nombreuses années, le groupe Guenza s'est concentré sur le développement d'outils théoriques précis qui accélèrent les simulations moléculaires, les outils essentiels pour concevoir de nouveaux matériaux à base de polymère et pour étudier comment les protéines interagissent avec l'ADN pendant la réplication. Les erreurs de réplication de l'ADN jouent un rôle dans le développement du cancer et peuvent conduire à un large éventail de troubles génétiques.
« Nous avons réalisé que nous devions créer d'autres outils pour obtenir des modèles mathématiques vraiment précis et précis », a déclaré Hall.
Bien que ses recherches soient principalement théoriques, « nous construisons vers des outils plus pratiques que nous pouvons utiliser plus tard », a déclaré Hall. « J'espère que c'est un outil que d'autres personnes peuvent utiliser pour travailler sur des projets qui ne m'auraient même jamais venu à l'esprit. »
