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樓主: UUU

見微知著─分子模擬的應用

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 樓主| 發表於 2020年6月3日 03:20 PM | 顯示全部樓層
多尺度模擬

隨著科技演進以及電腦硬體的快速發展,現今分子模擬可以描述一個約105~107個粒子的系統,而文獻中常見的模擬時間介於100奈秒至10微秒,和真實的系統尺寸與時間間距如1莫耳 = 6×1023個粒子與 1分鐘 =6×107微秒,仍有很大的差距。此外,除分子模擬之外,還有很多不同的模擬方法,例如流體力學或程序模擬。

選擇哪種方法取決於所要研究的系統大小與時間尺度,而在不同尺度下,所適用的理論敘述也應隨之調整。例如想研究化學鍵,就應該考慮量子化學計算。若是研究蛋白質摺疊,就應考慮分子模擬。若是微流體領域,則應選用流體力學運算。

結合這些不同時間及空間尺度的模擬方法,探討一系統自微觀至巨觀的性質,就是多尺度模擬法的概念。馬丁.卡普拉斯(Martin Karplus)、麥可.萊維特(Michael Levitt)和艾瑞.瓦歇爾(Arieh Warshel)發展了一貫性的多尺度模擬法,連接了量子力學、分子模擬及介觀尺度模型,催化了近代多尺度模擬研究與應用的蓬勃發展,因而於2013年一同榮獲諾貝爾化學獎。

在多尺度模擬的概念中,除了需要採用不同理論對應於不同尺度之外,更應注意的是,各尺度模擬的區分並非絕對而是相互重疊的。這意味著,在大尺度系統下如程序模擬、流體模擬所倚重的熱力、流力、反應動力學等特性,可以藉由多尺度概念串聯到小尺度系統,如分子模擬和量子模擬所測得的活性係數、自由能、黏度等微觀特性。反過來說,也可仰賴小尺度模擬系統提供準確的微觀物性資料,藉以預測大尺度系統的變化。

換句話說,運用多尺度模擬概念,在理想狀況下,可以建立「先驗的(a priori)電腦模擬實驗與程序設計」,用以預測實驗結果和程序設計的最佳化。當然,目前多尺度模擬在基本理論及實際執行上,尚有許多問題需要克服,但是隨著科技的發展,多尺度模擬已逐漸應用於高分子、材料、生醫等領域。
 樓主| 發表於 2020年6月3日 03:21 PM | 顯示全部樓層
分子模擬的應用

隨著電腦硬體的進步,以及各種進階演算法的發展,現今分子模擬已廣泛應用於生醫研究、藥物設計、化工程序,或材料科學等領域。以下簡介以分子模擬為基礎,於3種不同領域的應用與發展。

藥物設計 小分子藥物可以產生藥效,是該藥物分子與生物體內的生物分子如蛋白質等結合後產生串聯反應(cascade reaction),進而影響生理機能。而藥物分子和生物分子的結合,通常具有立體結構的專一性,就如同鑰匙與鎖孔之間的關係,只有特定結構的分子可以與特定的生物分子結合。而分子模擬可結合分子嵌合計算,預測藥物分子的結合位置與強度,更可藉以設計藥物分子的化學修飾,調整新型藥物的生理活性。

除了分子嵌合外,定量結構活性關係(quantitative structure-activity relationships, QSAR)也廣泛運用於藥物設計。QSAR是以統計的方式,建構小分子的結構與物理化學特性的對應關係。在建構分子的資料庫後,可運用QSAR快速做出分子特性的預測。由於QSAR仰賴於結構─分子物性統計的相關性,因此不能提供物理化學機制的闡釋。在實務上,可運用QSAR篩選藥物分子,接著以分子嵌合與分子模擬預測藥物的結合位置,以及結合過程中的自由能變化。

高分子與化學工程應用 在化工程序設計時,可運用分子模擬提供相關的熱力學與物理特性,如蒸氣壓、活性係數、相態分布係數等,作為蒸餾、萃取等製程設計的參考依據。這項分子模擬─物性預測─製程設計的流程,就應用了多尺度模擬的概念。此外,分子模擬預測的結果也可用於建構分子資料庫,加速程序控制的運算時間,而實驗驗證結果也可回饋修正分子模型,提升未來模擬預測的準確性。

在高分子加工的領域,也可以運用多尺度模擬,以分子模擬計算高分子鏈的構形分布,以及高分子流體的黏彈特性,如黏度、應力、鬆弛時間等。藉由這些基本的高分子流體性質,進一步運用數值方法如有限元素法進行電腦模流分析,計算流速、壓力、溫度等,作為製程最佳化的調整參數。由國人自行研發的Moldex3D,就是廣泛應用於塑膠射出成型產業的國內外知名電腦模流軟體,應用層面含括醫療器材、汽車產業、電子產品等。

材料開發 傳統上,開發新材料多使用試誤法,整體的材料開發流程費時且費工。而分子模擬在傳統材料開發上,多用於闡釋基本物理、化學機制,並應用於結構自由能、機械模數的定量計算與預測。近年來,學術界及產業界開始建構大型的材料數位資料庫,藉以加速材料開發的流程。

建構材料資料庫,其中一種方式是運用類似於QSAR的定量結構─特性關係(quantitative structure- properties relationships, QSPR),雖然QSPR無法提供明確的物理化學意義,卻提供了統計上材料篩選的機制;藉由QSPR,可由材料資料庫中選擇合適的起始材料,而後透過前述的多尺度模擬機制,預測新材料的結構與機械特性。

國際知名廠商已實際運用材料數位資料庫於新型材料開發。其中波音公司於2014年申請「Product Chemical Profile System」專利(WO2015060960),這系統鏈結了巨觀的元件特性、基礎材料特性與微觀的材料化學組成。波音公司成功利用這系統把新材料從研發到商業化時程由原本超過12年縮短至6年,並應用於新型客機的開發。在國內,工研院也建立「高分子材料之多尺度模擬設計平台」、「混合分散技術平台」等多種材料資料庫,可藉以預測材料特性,加速材料開發的時程。

近年來人工智慧在各領域的應用引起廣泛的討論。在基礎學理上,近兩年有研究結合類神經網路與進階取樣法提升自由能計算的效率。而上述分子模擬的應用,更可結合機器學習與各種的材料及分子資料庫,提升模擬預測的準確性。隨著計算速度與準確性的提升,可以預期未來分子模擬在各種研究與應用領域中將扮演更為核心、關鍵的角色。
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