Ученые химического факультета МГУ разработали инновационный алгоритм, который помогает находить стабильные геометрии молекул, пропускаемые при стандартном молекулярном моделировании. Об этом «Жуковский.Life» рассказали в пресс-службе университета.
Анализ 60 потенциально биологически активных соединений показал, что почти в половине случаев новый метод обнаруживал до 28 дополнительных конформаций, незаметных для существующих подходов. Комбинация квантово-химических расчетов с машинным обучением позволяет за 20–30 попыток выявлять пропущенные варианты структуры молекул.
Большинство химических соединений способны принимать несколько пространственных форм из-за вращения частей молекулы, и каждая форма обладает уникальными физико-химическими свойствами. Учет всех конформаций важен для точного моделирования, так как пропуск значимой геометрии может исказить результаты и снизить эффективность разработки новых веществ. Современные методы поиска зачастую не выявляют все устойчивые формы, что стало отправной точкой для создания нового алгоритма.
Метод основан на гауссовских процессах — подходе машинного обучения, который обучается на данных об энергии вращения фрагментов молекулы, полученных с помощью квантово-химических вычислений.
Принципиальным отличием стало то, что модель не только ищет глобальный энергетический минимум, но и активно исследует недостаточно изученные области конформационного пространства, выявляя потенциально выгодные структуры. Это обеспечивает более полный и быстрый поиск новых геометрий, включая крупные молекулы со сложными заместителями.
Особенность метода — использование байесовских алгоритмов с самооценкой уверенности в предсказании, что особенно эффективно при ограниченном объёме данных. По словам участника проекта Ивана Беспалова, применение таких методов позволяет успешно работать даже при наличии всего десятков расчетов, что значительно сокращает время и ресурсы исследования.
Новый инструмент обещает повысить точность моделирования и ускорить разработку фармацевтических препаратов и каталитических веществ.
Разработана методика повышающая чувствительность ядерного магнитного резонанса. Главным достижением стало использование оптимального магнитного поля, почти в 100 раз слабее магнитного поля Земли, что обеспечило эффективный перенос поляризации при комнатной температуре.