Können wir die Molekularphysik vollständig simulieren?

Ist unser Wissen über Physik vollständig genug, um vollständig natürliche Simulationen molekularer Wechselwirkungen in einer Computersimulation zu erreichen? Wie weit sind wir entfernt?

Grund der Frage: Ich frage mich, wie weit wir von der Simulation von Zellen in einem Computer entfernt sind. Ich gehe davon aus, dass dies möglich wäre, sobald wir vollständige Modelle für physikalische und chemische Wechselwirkungen haben. Sobald wir Zellen in einem Computer simulieren und Hunderte von Experimenten gleichzeitig durchführen können, könnte unser Wissen über Zellbiologie sehr schnell wachsen und uns beispielsweise ermöglichen, medizinische Heilmittel schneller zu entdecken.

Um Zellen zu simulieren, sollten wir alle internen Prozesse kennen, die wir nicht kennen.
@ Deuterium warum so? Müssen Sie alle Funktionen von Essstäbchen kennen, bevor Sie ein Paar bauen? Nein, wir müssen nur ihre Struktur kennen. Wir kennen möglicherweise nicht alle internen Prozesse einer Vakuole (einfaches Zellorganell). Aber wir kennen ihre Struktur, und wenn wir eine in einer CPU vollständig simulieren können, können wir möglicherweise neue Prozesse einer Vakuole ableiten oder entdecken, indem wir die Vakuole herumlaufen lassen und in der CPU-Simulation eine Million Mal pro Minute auf Dinge stoßen, anstatt Durchführung realer Experimente in einem physikalischen Labor.
Wie kann letting the vacuole run around and bump into stuff in the cpu simulationhilfreich sein, wenn Sie die unbekannte Begegnung nicht programmieren können (z. B. Harnstoff trifft auf eine Vakuole). Das Ergebnis der Begegnung würde auf zuvor gesehenen Begegnungen basieren, die das Ergebnis möglicherweise falsch auswählen.
Könnten Sie Ihre Frage verbessern, um einige Grenzen anzugeben, aus denen wir einen gewissen Genauigkeitsgrad für Ihre Simulation ableiten können. Wir können heute völlig natürliche Simulationen erreichen, nur vielleicht nicht mit den kleinen Fehlerbalken, die Sie mit dieser Frage beabsichtigen. Wir verwenden jeden Tag Simulationen, um medizinische Heilmittel schneller zu entdecken. Im Simulationsgeschäft gibt es einen wichtigen Satz: „Alle Simulationen sind falsch. Einige sind nützlich.“
Ab 2019 haben sie ein 100-Millionen-Atom-Modell für eine bakterielle Organella simuliert, aber ich weiß nicht, 1) auf welchen Ressourcen 2) wie viele Atome typische Bakterien haben; HIV-1-Kapsid hat zum Beispiel etwa 4 M Atome, aber es ist nur ein Virus im Winterschlaf. papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3365009

Antworten (3)

Es hängt vom Theorieniveau ab, das Sie auf eine Simulation anwenden möchten.

Zum Beispiel sind die aktuellen State-of-the-Art- Ab-initio -Berechnungen für eine einzelne niedrige Energie ( < 10   e v ) Elektron, das sich einem Molekül nähert und mit ihm wechselwirkt, kann vielleicht 20 bis 40 Elektronen im Zielmolekül bewältigen. Beachten Sie, dass Ab-initio- Berechnungen im Prinzip keine Näherungen enthalten. Daher sind Zielmoleküle mit 10 oder mehr Atomen für diese Situation sehr schwer zu berechnen.

Viele Simulationen der Molekulardynamik können mit 100 oder sogar 1000 kleinen Molekülen fertig werden, aber sie haben zwei Einschränkungen; Sie haben normalerweise vereinfachte Wechselwirkungspotentiale zwischen den Molekülen und können für relativ kurze Zeitskalen laufen - vielleicht höchstens im Pikosekundenbereich. Um also Systeme mit Tausenden von Atomen zu simulieren, müssen wir Näherungen vornehmen. Molekulardynamiksimulationen können viele nützliche Vorhersagen über das Verhalten von Atomen und Molekülen auf molekularer Ebene machen – sowohl physikalische als auch chemische Wechselwirkungen, aber sie tun dies auf Kosten einiger Annäherungen in der Theorie, so dass sie nicht von Anfang an sind .

Eine lebende Zelle zu simulieren wäre derzeit nur möglich, wenn viele Annäherungen und Vereinfachungen vorgenommen würden. Es müssten viel mehr durchgeführt werden als bei typischen Molekulardynamiksimulationen.

Um ein Beispiel für die Näherungen zu geben, die erforderlich wären, um eine Zelle zu simulieren, betrachten wir die Proteinfaltung. Proteine ​​werden in Zellen als lange Ketten von Aminosäuren synthetisiert. Diese Ketten falten sich spontan in ihre normale funktionelle Form. Zu verstehen, wie sich Proteine ​​falten, ist eine beträchtliche Herausforderung, und es ist bemerkenswert, dass sich Proteine ​​in individuelle Formen falten, die sehr spezifische und nützliche Funktionen für die Zelle haben. Um also eine ganze Zelle zu simulieren, müssten Annahmen darüber getroffen werden, wie schnell Proteine ​​produziert und gefaltet werden. Es wäre nicht möglich, die Faltung jedes einzelnen Proteins in der Zelle zu berechnen, weil es für uns im Moment eine Herausforderung genug ist, die Faltung nur eines Proteins zu berechnen.

Eine ganze Zelle zu berechnen ist also im Moment eine ziemliche Herausforderung - und es ist aus physikalischer Sicht " von Anfang an " unmöglich.

Es ist jedoch eine interessante Herausforderung, die es zu berücksichtigen gilt – und einige nützliche Erkenntnisse können aus der Simulation einer Zelle gewonnen werden, obwohl viele Annäherungen vorgenommen werden müssten, um sie zu simulieren.

Die Methoden der Computerchemie haben sich in den letzten 5-10 Jahren erheblich weiterentwickelt, darunter viel genauere DFT-Methoden, quantenmechanische dynamische Methoden (wie Car Parrinello MD und bessere klassische Molekulardynamiktechniken).

Allerdings ist die Auseinandersetzung mit der Dynamik molekularer Reaktionen ein aktives Forschungsgebiet. Die derzeit vielleicht vielversprechendste Technik ist ReaxFF , eine Molekulardynamikmethode, die in der Lage ist, einige Reaktionstypen zu handhaben.

Es gibt mehrere große ungelöste Probleme.

Der wichtigste ist meiner Meinung nach, dass wir traditionell quantenmechanische und molekulardynamische Methoden entwickelt haben, um mit den stabilsten Spezies im Grundzustand umzugehen. Das sind per Definition keine reaktiven Spezies.

Ein weiteres Problem ist die Probennahme. Per Definition sind Reaktionen seltene Ereignisse. Daher sind Sampling-Techniken für seltene Ereignisse erforderlich, um die Statistiken richtig zu handhaben, ohne große Mengen an Simulationszeit zu erfordern.

Aber ich glaube nicht, dass wir absolut genaue Methoden brauchen, um viel über Zellen zu verstehen. Wie in anderen Antworten erwähnt, gibt es "grobkörnigere" oder Kontinuumsmodelle, die uns auch viel sagen können.

Warum nicht unnötige Teile der Zelle nur aus rechnerischen Machbarkeitsgründen entfernen? Anstatt jedes Atom in der Zelle zu simulieren, warum nicht alles innerhalb eines kleinen Abschnitts einer einzelnen Organelle auf einer einzelnen Computerbank simulieren und sie mit einer Reihe anderer Computerbänke interagieren lassen, die während der Simulation ebenso winzige Abschnitte von Organellen simulieren und mit ihnen reagieren nur die Organelle und die unmittelbar umgebende Materie. Mit einem solchen System könnten einzelne Computer jeweils einige wenige Atome handhaben, die sehr detailliert simuliert werden, während sich jeder kleine Abschnitt ständig ändert, wobei die Handhabung jedes Atoms zwischen den Computern weitergegeben wird, die die umgebenden Bereiche simulieren, so dass die gesamte Organelle entsteht konnte nahtlos simuliert werden, wenn auch langsam. Quantum Computing scheint ein vielversprechender Weg zu sein, um die Geschwindigkeit dieses Prozesses erheblich zu erhöhen, sollte es sich zu einer praktikableren Technologie entwickeln. Ich bin keineswegs der Experte auf diesem Gebiet, aber ich kenne mich ziemlich gut mit Computern aus und habe mich ein wenig mit Zellbiologie beschäftigt, und idk, es sollte möglich sein, aber lächerlich teuer und unpraktisch langsam.

Bei einem schnellen Google fand ich heraus, dass eine menschliche Zelle ungefähr 100 Billionen Atome hat und dass die Rekordflops bei einigen hundert Petaflops liegen. Also haben wir wahrscheinlich noch nicht gut genug Computer.