Можем ли мы полностью смоделировать молекулярную физику?

Это зависит от уровня теории, которую вы хотите применить к моделированию.

Например, текущие современные расчеты ab-initio для одного низкоэнергетического ($\lt 10~eV$) электрон, приближающийся к молекуле и взаимодействующий с ней, может справиться, возможно, с 20–40 электронами в молекуле-мишени. Обратите внимание, что расчеты ab-initio в принципе не содержат приближений. Таким образом, молекулы-мишени с 10 и более атомами очень трудно рассчитать для этой ситуации.

Многие модели молекулярной динамики могут справиться с сотнями или даже тысячами малых молекул, но у них есть два ограничения; обычно они имеют упрощенные потенциалы взаимодействия между молекулами и могут работать в течение относительно коротких промежутков времени - возможно, самое большее в диапазоне пикосекунд. Поэтому для моделирования систем с тысячами атомов нам нужно делать приближения. Моделирование молекулярной динамики может сделать много полезных предсказаний поведения атомов и молекул на молекулярном уровне — как физических, так и химических взаимодействий, но они делают это за счет некоторых приближений в теории, поэтому они не являются ab- initio .

Моделирование живой клетки в настоящее время возможно только при многих приближениях и упрощениях. Потребуется сделать намного больше, чем в типичном моделировании молекулярной динамики.

Чтобы привести один пример приближений, которые потребуются для моделирования клетки, рассмотрим фолдинг белка. Белки синтезируются в клетках в виде длинных цепочек аминокислот. Эти цепи спонтанно складываются в свою нормальную функциональную форму. Понимание того, как сворачиваются белки, является серьезной проблемой, и примечательно, что белки сворачиваются в индивидуальные формы, которые имеют очень специфические и полезные для клетки функции. Таким образом, чтобы смоделировать целую клетку, было бы необходимо сделать предположения о том, как быстро образуются и сворачиваются белки. Было бы невозможно рассчитать фолдинг каждого отдельного белка в клетке, потому что в настоящее время для нас достаточно сложно вычислить фолдинг только одного белка.

Таким образом, рассчитать целую ячейку в настоящее время довольно сложно — и это невозможно с точки зрения физики ab-initio .

Тем не менее, это интересная задача для рассмотрения - и некоторое полезное понимание может быть получено при моделировании клетки, даже если для ее моделирования потребуется сделать много приближений.

Методы вычислительной химии значительно продвинулись за последние 5-10 лет, включая гораздо более точные методы DFT, квантово-механические динамические методы (такие как Car Parrinello MD и лучшие методы классической молекулярной динамики.

Тем не менее, работа с динамикой молекулярных реакций является активной областью исследований. Возможно, наиболее многообещающим методом на данный момент является ReaxFF , метод молекулярной динамики, способный обрабатывать некоторые типы реакций.

Есть несколько больших нерешенных проблем.

Главный из них, я думаю, заключается в том, что мы традиционно разрабатывали методы квантовой механики и молекулярной динамики для работы с наиболее стабильными видами в основном состоянии. То есть по определению не реактивные частицы.

Еще одна проблема — выборка. По определению, реакции — это редкие события. Таким образом, необходимы методы выборки редких событий , чтобы правильно обрабатывать статистику, не требуя огромного количества времени моделирования.

Но я не думаю, что нам нужны полностью точные методы, чтобы многое понять о клетках. Как упоминалось в других ответах, есть более «крупнозернистые» или континуальные модели, которые тоже могут многое нам рассказать.

Почему бы не удалить ненужные части ячейки только для вычислительной возможности? Вместо того, чтобы моделировать каждый атом в клетке, почему бы не смоделировать все в пределах небольшой секции одной органеллы на одном банке компьютеров, заставив его взаимодействовать с рядом других банков компьютеров, которые моделируют и реагируют с такими же крошечными секциями органелл, одновременно моделируя только органелла и непосредственно окружающая материя. Используя такую ​​систему, отдельные компьютеры могли обрабатывать несколько атомов каждый, смоделированных с очень высоким уровнем детализации, в то время как каждая маленькая секция постоянно менялась, причем обработка каждого атома передавалась между компьютерами, моделирующими окружающие области, так что вся органелла можно было бы смоделировать плавно, если бы медленно. Квантовые вычисления выглядят многообещающим способом значительно увеличить скорость этого процесса, если он станет более жизнеспособной технологией. Я ни в коем случае не эксперт в этой области, но я неплохо разбираюсь в компьютерах, и я немного изучил клеточную биологию, и я думаю, что это должно быть возможно, но смехотворно дорого и непрактично медленно.