المحاكاة الديناميكية الجزيئية هي طريقة تحاكي حركة وتفاعلات الذرات والجزيئات بمرور الوقت. تستخدم هذه التقنية على نطاق واسع في الكيمياء الحاسوبية والفيزياء الحيوية وعلوم المواد وغيرها من المجالات ، حيث يمكن أن يساعد في الكشف عن بنية وديناميكيات ووظيفة الأنظمة الجزيئية على المستوى الذري. في هذه المقالة ، سأشرح المبادئ الأساسية لمحاكاة الديناميكية الجزيئية ، والتحديات والتطورات في هذا المجال ، وتطبيقاتها في مختلف المجالات.
يمكن اعتبار المحاكاة الديناميكية الجزيئية حلا عدديا لمعادلات نيوتن للحركة لنظام من الذرات أو الجزيئات. يتم تعريف النظام من خلال إحداثياته وسرعاته الأولية ، وكذلك القوى المؤثرة على كل جسيم. تستمد القوى من دالة الطاقة الكامنة ، والتي تصف التفاعلات بين الجسيمات ، مثل تمدد الروابط الكيميائية ، وانحناء الزاوية بين الروابط الكيميائية ، والكهرباء الساكنة ، و قوى تجاذب فان دير فال ، وما إلى ذلك. تسمى دالة الطاقة الكامنة أيضا مجال القوة أو نموذج الميكانيكا الجزيئية. الهدف من المحاكاة الديناميكية الجزيئية هو حساب مسارات الجسيمات بمرور الوقت ، والتي تسمى أيضا المجموعة أو فضاء الطور. يمكن أن توفر المسارات معلومات حول الخصائص الديناميكية الحرارية والحركية للنظام ، مثل درجة الحرارة والضغط والطاقة والانتروبيا والانتشار ومعدلات التفاعل وما إلى ذلك.
تتضمن المحاكاة الديناميكية الجزيئية خطوتين رئيسيتين: التكامل والتحليل. التكامل هو عملية تطوير النظام من خطوة زمنية إلى أخرى ، باستخدام خوارزميات عددية مثل Leapfrog و Velocity Verlet. يؤثر اختيار الخطوة الزمنية والخوارزمية على دقة واستقرار التكامل.
التحليل هو عملية استخراج معلومات ذات مغزى من المسارات ، باستخدام طرق مختلفة مثل دالة التوزيع الشعاعي ، وجذر متوسط الانحراف التربيعي ، وتحليل المكون الرئيسي ، وتحليل الكتلة ، وحساب الطاقة الحرة ، وما إلى ذلك. يتمثل التحدي الذي تواجهه المحاكاة الديناميكية الجزيئية في إيجاد توازن مثالي بين الدقة والكفاءة ، حيث توجد عادة مقايضات بينهما.
هناك أنواع مختلفة من طرق المحاكاة الديناميكية الجزيئية ، اعتمادا على كيفية تعاملها مع درجة حرارة وضغط النظام ، وكيفية أخذ عينات من مساحة الطور ، وكيفية نمذجة التفاعلات. بعض الأنواع الشائعة هي:
• محاكاة الطاقة الثابتة (NVE): تحافظ هذه الطريقة على الطاقة الإجمالية للنظام ، ولكنها تسمح بتقلب درجة حرارته وضغطه. هذه الطريقة مفيدة لدراسة الأنظمة المعزولة أو الحفاظ على الطاقة.
• محاكاة درجة الحرارة الثابتة (NVT): تتحكم هذه الطريقة في درجة حرارة النظام عن طريق إضافة أو إزالة الحرارة منه ، باستخدام منظمات الحرارة المختلفة مثل Berendsen و Andersen و Nose-Hoover وما إلى ذلك. هذه الطريقة مفيدة لدراسة خصائص التوازن أو انتقالات الطور.
• محاكاة الضغط الثابت (NPT): تتحكم هذه الطريقة في كل من درجة حرارة وضغط النظام عن طريق ضبط حجمه وتبادله الحراري. هذه الطريقة مفيدة لدراسة الأنظمة في ظل ظروف واقعية.
• محاكاة محسنة لأخذ العينات: تعزز هذه الطريقة أخذ عينات من الأحداث النادرة أو المهمة في فضاء الطور من خلال تطبيق إمكانات متحيزة أو تعديل ديناميكيات النظام ، باستخدام تقنيات مختلفة مثل الديناميكا الفائقة ، وأخذ العينات الشاملة ، وتبادل النسخ المتماثلة (REMD) ، والديناميكا الجزيئية الموجهة (SMD) ، إلخ. هذه الطريقة مفيدة لدراسة الأنظمة المعقدة.
المحاكاة الديناميكية الجزيئية لها العديد من التطبيقات في مختلف المجالات مثل:
• دراسة طريقة طي البروتينات: هذه هي عملية دراسة كيفية بناء البروتين لهيكله الأصلي ثلاثي الأبعاد. يمكن أن تساعد المحاكاة الديناميكية الجزيئية في الكشف عن مسارات وآليات طي البروتينات في ظل ظروف مختلفة.
• ارتباط البروتين بالدواء: هذه هي عملية دراسة كيفية ارتباط جزيء الدواء بمستقبل البروتين أو الإنزيم. يمكن أن تساعد المحاكاة الديناميكية الجزيئية في توصيف أنماط الارتباط مع البروتينات ، بالإضافة إلى تأثيراتها على بنية البروتين ووظيفته.
• تصميم الدواء: هذه هي عملية تصميم جزيئات جديدة يمكنها تعديل هدف بيولوجي لأغراض علاجية. يمكن أن تساعد المحاكاة الديناميكية الجزيئية في توجيه تصميم الأدوية من خلال توفير رؤى حول العلاقات بين الهيكل والنشاط البيولوجي (SAR) ، ونماذج الأدوية ، وأوضاع الالتحام ، وحركية الربط ، وما إلى ذلك.
• علم المواد: هذه هي عملية دراسة خصائص وسلوك المواد على مستويات وظروف مختلفة. يمكن أن تساعد المحاكاة الديناميكية الجزيئية في نمذجة الظواهر المختلفة والتنبؤ بها مثل انتقالات الطور ونمو البلورات وميكانيكا الكسر وتكنولوجيا النانو وما إلى ذلك.
تعد المحاكاة الديناميكية الجزيئية أداة قوية لفهم الأنظمة الجزيئية على المستوى الذري ولكن لديها أيضا بعض القيود والتحديات. مثل:
• مقياس الوقت: النطاق الزمني للمحاكاة الديناميكية الجزيئية محدود بكل من الموارد الحسابية والدقة المادية. الخطوة الزمنية النموذجية للمحاكاة الديناميكية الجزيئية هي بترتيب الفيمتو ثانية ، بينما تحدث العديد من العمليات البيولوجية أو الكيميائية في نطاقات زمنية أطول بكثير (ميلي ثانية إلى ثوان). لذلك يتطلب سد هذه الفجوة إما خوارزميات أكثر كفاءة.
• مجال القوة: مجال القوة هو عامل رئيسي يحدد دقة وقابلية تطبيق المحاكاة الجزيئية. ومع ذلك ، فإن تطوير مجال قوة عام يمكنه وصف جميع أنواع التفاعلات والأنظمة بدقة يعد مهمة صعبة. لذلك فإن اختيار أو تحديد عوامل مجال قوة مناسب لنظام أو مشكلة معينة يتطلب التحقق والمعايرة بعناية.
• التحقق من الصحة: التحقق من صحة محاكاة الديناميات الجزيئية أمر ضروري لضمان موثوقيتها وأهميتها. ومع ذلك ، قد يكون التحقق من صحة المحاكاة الجزيئية أمرا صعبا بسبب نقص البيانات التجريبية أو تعقيد النظام. لذلك من المهم مقارنة نتائج المحاكاة الجزيئية والتحقق منها مختبريا.
في الختام ، تعد المحاكاة الديناميكية الجزيئية طريقة مفيدة ومتعددة الاستخدامات لدراسة الأنظمة الجزيئية على المستوى الذري ، ولكنها تتطلب أيضا تطبيقا وتفسيرا دقيقا ونقديا. يمكن أن توفر محاكاة الجزيئية رؤى وفرضيات قيمة ، لكنها لا يمكن أن تحل محل الملاحظة التجريبية والتحقق.
المصادر:
- Bender, B. J., Gahbauer, S., Luttens, A., Lyu, J., Webb, C. M., Stein, R. M., Fink, E. A., Balius, T. E., Carlsson, J., Irwin, J. J., & Shoichet, B. K. (2021). A practical guide to large-scale docking. Nature Protocols, 16(11), 4799-48321
- Saikia, S., & Bordoloi, M. (2019). Molecular docking: challenges, advances and its use in drug discovery perspective. Current Drug Targets, 20(5), 501-521
- Singh, S., & Singh, R. (2021). A Review on Molecular Docking. International Journal of Pharmaceutical Sciences and Research, 12(5), 2474-2483