Новые алгоритмы компьютерного моделирования структуры веществ
Ph.D., профессор Университета Центральной Флориды (США) Артём Масунов и доктор химических наук, профессор Екатерина Барташевич руководят работой лаборатории с 2016 года. Ученые Института естественных и точных наук занимаются исследованиями на стыке химии, хемоинформатики и компьютерного дизайна физико-химических свойств материалов. Физико-химические свойства веществ можно не только прогнозировать, но и целенаправленно менять, опираясь на рациональный дизайн структуры атомно-молекулярных систем. Это важно для получения новых химических соединений, которые можно будет использовать в промышленности, высоких технологиях и медицине, существенно сократив время экспериментального поиска в химических лабораториях. Приоритетная задача лаборатории – разработка алгоритмов и подходов к компьютерному моделированию структуры и свойств органических и гибридных материалов.
– Мы стремимся использовать в химии такие цифровые технологии, как машинное обучение, искусственный интеллект, эволюционные алгоритмы. Все эти инструменты становятся традиционным набором современного химика и прочно входят в наши профессиональные будни. При этом в лаборатории решаются самые разнообразные практические задачи, связанные с улучшением полезных свойств материалов, – поясняет профессор Барташевич.
Лаборатория активно развивает международное сотрудничество. Результатом совместной работы с Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania стала методика вычислительного предсказания поглощения света порфириновыми соединениями. Порфирины – это природные вещества, которые участвуют в таких процессах, как фотосинтез, перенос кислорода, транспорт электронов. Уникальность этих веществ в том, что в их состав можно вводить различные заместители – и таким образом менять свойства материалов.
Целью этого совместного исследования было создание новых хромофоров – сопряженных цепочек из ненасыщенных групп атомов, обусловливающих цвет вещества – для трёхмерного моделирования содержания кислорода в процессе жизнедеятельности тканей мозга.
Сотрудничество с РАН
Международная лаборатория многомасштабного моделирования полифункциональных соединений тесно сотрудничает с Институтом органического синтеза УрО РАН (Екатеринбург). Ученые исследуют свойства молекул-индукторов, без которых был бы невозможен асимметрический синтез лекарств.
Сотрудники лаборатории занимаются расчетами спектральных и оптических свойств молекулярных кристаллов, анализом упругих свойств и поиском новых механохромных соединений, способных менять свой цвет в зависимости от физической нагрузки, используют основы хемоинформатики для поиска направленных модификаций фотокатализаторов на основе нитрида углерода.
Новые научные направления
Активно развивается новое для лаборатории направление – компьютерный дизайн оптических материалов.
– Новая тема, которая заинтересовала нас год назад, связана с механическими свойствами молекулярных кристаллов: наши усилия были ориентированы на поиск гибких и пластичных монокристаллов, лишенных хрупкости. Был наработан солидный задел, позволивший нам выиграть грант РФФИ. Идентификация потенциально гибких монокристаллов становится возможной благодаря разрабатываемой в нашем коллективе новой вычислительной методике, – говорит Екатерина Барташевич.
По результатам проведенных в лаборатории исследований публикуются статьи в высокорейтинговых научных журналах по направлению «Материаловедение». Например, в журнале первого квартиля Crystal Growth & Design выходит статья Virtual Tensile Test for Brittle, Plastic, and Elastic Polymorphs of 4-Bromophenyl 4-Bromobenzoate. Недавно принята к публикации в журнале Scientific Reports, 2020 (Top 10%) статья High Accuracy Machine Learning Identification of Fentanyl-Relevant Molecular Compound Classification via Constituent Functional Group Analysis. Работа посвящена идентификации лекарственных препаратов с помощью инфракрасных спектров методами машинного обучения. В ней описано применение методов машинного обучения для выявления функциональных групп в органических соединениях на основе их инфракрасных спектров. Средняя точность правильного определения функциональных групп составляет 92,5%. Результаты работы обеспечат искусственный интеллект инструментами и алгоритмами повышенной достоверности для обнаружения искомых молекул.
Лаборатория планирует развивать международное сотрудничество с ведущими образовательными центрами и институтами Российской академии наук.