Занятие молекулярным дизайном в настоящее время постепенно превращается в род производственной деятельности, например



Скачать 308.46 Kb.
Pdf просмотр
Дата16.02.2017
Размер308.46 Kb.
Просмотров507
Скачиваний0
ТипЗанятие

ТРЕБОВАНИЯ К АРХИТЕКТУРЕ МИНИ-СУПЕРКОМПЬЮТЕРА ДЛЯ
МОЛЕКУЛЯРНОГО ДИЗАЙНА
Дементьев В.А.
Институт геохимии и аналитической химии им. В.И. Вернадского РАН, г. Москва
Занятие молекулярным дизайном в настоящее время постепенно
превращается в род производственной деятельности, например
QSAR. В будущем ещё несколько направлений молекулярного
моделирования станут непосредственно использоваться в
промышленном производстве веществ с заранее заданными
физическими и химическими свойствами. Обрисована методика
решения указанных задач, а также сформулированы технические
требования к специализированной вычислительной технике.
Рассматривается предполагаемая архитектура мини-
суперкомпьютера и программного обеспечения некоторых задач
молекулярного дизайна.
Постановка задачи.
В настоящее время мы можем заглянуть в очень недалёкое будущее и весьма отчетливо представить себе лабораторию молекулярного моделирования, обслуживающую производственные нужды крупной химической корпорации, такой, что занята конструированием и производством материалов с заранее заданными свойствами. Уже сейчас без производственной лаборатории молекулярного моделирования не может обойтись серьезная фармакологическая фирма, озабоченная поисками новых эффективных лекарственных веществ. Близко к этому состоянию подошли производители следующего поколения пестицидов. На пути к такому состоянию находится аналитическая химия завтрашнего дня. Ей требуются реактивы с необычными новыми свойствами для мобильного определения сложных органических веществ в объектах окружающей среды. Намечается совершенно новая разновидность элементной базы для логических устройств типа специализированных компьютеров. Такие элементы будут строиться не на кристаллах и не на атомных, а на молекулярных структурах, что приведет к появлению совершенно иного способа обработки информации. Недавно показано, что на молекулярной основе можно строить логические устройства, в которых не разделены в пространстве и во времени процессы рецепции, обработки и запоминания сложной информации. Это даст возможность построить процессы распознавания образов без привычных процессоров, памяти и сложных программ. Однако производителям таких устройств заранее придется программировать свойства молекул путем конструирования их структур. Без вычислительных технологий, путем пробного химического синтеза этого сделать невозможно.
Таким образом, в тонком химическом производстве намечается такой революционный поворот, какой уже десятки лет назад случился в инженерных науках, например, в самолетостроении. На заре авиации авторы летательных аппаратов их строили и ломали в пробных полетах, и это служило накоплению положительного инженерного опыта.
Обобщение опыта позволило создать аэродинамическую теорию самолета. Теория была приближенной, и дело не обходилось без продувки натурных моделей в циклопических трубах. Теперь же теория летательных аппаратов продвинулась настолько, что конструкция самолета или космического корабля создается и испытывается на компьютере, а в пробных полетах только доводится до ума. То есть теория стала опережать практику конструирования конечного продукта. В химии состояние физической теории строения сложных органических соединений стремительно приближается к такому рубежу, за которым также на первый план выходит компьютерный дизайн нужного вещества. На компьютере же прокладываются и пути синтеза вещества с разработанной молекулярной структурой. Отсюда следует
IVTN-2004: biomedchem / 25.03.2004 db04_14.pdf #1
необходимость снабдить промышленные лаборатории молекулярного дизайна высокопроизводительными вычислительными средствами и технологиями.
В данной статье приведен обзор методов, которые применяются в молекулярном дизайне органических молекул. Обзор ограничен теми разделами молекулярного моделирования, с которыми автор сталкивается непосредственно в своей исследовательской практике. На примерах упомянутых выше задач молекулярного дизайна прослежены необходимые вычислительные технологии. Описаны новые задачи, возможность постановки и решения которых выявлена совсем недавно. Показано, что результаты решения именно этих новых задач позволяют провести компьютерный процесс разработки вещества с заданными свойствами до того уровня, когда готовую структуру сконструированного вещества можно передавать химику-синтетику для исполнения. На основе такого аналитического обзора предлагается идея создания специализированного компьютера и его программного наполнения, предназначенного для удовлетворения нужд производственной лаборатории молекулярного дизайна.
Методы конструирования веществ с заранее заданными свойствами.
QSAR: quantitative structure-activity relations.
К великому огорчению химических корпораций наука пока не может дать мгновенный ответ на вопрос - какой структурой должна обладать молекула вещества, если от вещества вдруг потребовались такие-то замечательные фармакологические, пестицидные, парфюмерные или вкусовые свойства. Иначе говоря, активность. У нас, людей науки, сейчас нет уверенности, что развитие нашей науки хотя бы в будущем приведет к возможности давать быстрый и однозначный ответ на такой вопрос. Если честно, то есть вполне обоснованная уверенность, что, в общем случае, такого ответа никакая наука и не сможет дать. Никогда.
А пока наука нащупала методику и технику решения скромной задачи установления корреляционных отношений между искомой активностью ряда веществ и их химическими структурами. Важно, что корреляции устанавливаются между некой специфической активностью и структурными кирпичиками, входящими в молекулы ряда исследованных веществ, а не между активностью и цельной структурой. Это дает надежду на то, что новое вещество, в молекулу которой входят нужные структурные группировки, проявит лучшую активность, чем ряд исследованных веществ. Вот сущность и смысл того занятия, которое прячется за аббревиатурой QSAR.
Приведем один простой, но реальный пример. Когда было решено, что кашалотов убивать как-то нехорошо, встал вопрос - где брать амбру для парфюмерной промышленности? Был исследован ряд веществ с запахом амбры. Исследованные вещества попахивали амброй, хотя и слабее, чем вещество, добытое из кашалота. Оказалось, что эти вещества принадлежат к самым различным классам органических соединений. Но каждое из них содержало группировку, порождающую эквипотенциальную поверхность в форме треугольника определенных размеров. Эта группировка могла содержать любые гетероатомы.
Человеческий нос не реагирует на атомный состав данной группировки, но он обнаруживает определенную конфигурацию электрического поля, связанного с молекулой носителя данного аромата. Вот и была установлена связь структура – активность. Осталось найти такие молекулярные структуры, в которых амбровый треугольник был бы наиболее ярко выражен. Парфюмерная промышленность была спасена. Кашалоты тоже.
В данной работе нет нужды описывать методику и технику QSAR. Ряд работ по этой тематике был представлен на данной конференции в предыдущих сессиях. С периодичностью в два года действует Всероссийская конференция по молекулярному моделированию, где половина выступлений посвящена тематике QSAR [1]. Нам сейчас важно отметить, что для решения задач QSAR уже разработана надежно обоснованная методика и соответствующее программное обеспечение. Заметим также, что для решения
IVTN-2004: biomedchem / 25.03.2004 db04_14.pdf #2
задач QSAR вполне достаточна вычислительная мощность персонального компьютера, то есть одного процессора Pentium, адресующего оперативную память до 1 Гб.
Docking: причаливание активной молекулы на целевую поверхность.
Мало найти связь структурных особенностей с заданной активностью. Чтобы эта активность проявлялась в конкретных обстоятельствах, необходимо в сложной биологической системе (в организме) направить активную молекулу на определенную целевую молекулу, чтобы активная молекула вызвала нужные химические преобразования в целевой молекуле либо подавила те нежелательные реакции, в которые может вступать целевая молекула. То есть разработанная с использованием метода QSAR новая молекулярная структура должна быть способна вызвать в нужном месте сложной системы нужную реакцию. Но известно, что биохимические реакции проходят только тогда, когда реагенты способны «узнать» друг друга. Упрощенное представление об этом узнавании известно под именем принципа «ключ-замок». Физическое содержание принципа состоит в том, что нападаю.щая и целевая молекулы должны обеспечить наиболее тесное перекрывание своих электронных облаков. Пусть не по всей поверхности соприкосновения, хотя бы в области так называемого реакционного центра. Грубо говоря, это требование можно свести к требованию наилучшего прилегания поверхностей двух молекул при их сближении. Это чисто геометрическая задача, но автоматический поиск путей взаимной ориентации молекул, дающих наилучшее прилежание молекул (взаимную посадку, причаливание), осуществляется с помощью решения довольно сложных электростатических задач.
Этим методом можно нащупать пути усиления фармацевтических свойств уже известных лекарственных соединений. Например, пусть известно, что соединение A удовлетворительно подавляет патологическую деятельность фермента B в нездоровом организме. Беда в том, что возникающий при введении A в организм комплекс AB непрочен. Он легко разрушается обычным тепловым движением молекул окружающей воды, поэтому эффективное время ингибирования вредного фермента B получается небольшим. Для эффективной терапии приходится вводить в организм граммы препарата A. Учтем теперь, что B представляет собой крупную белковую глобулу. Кроме реакционного центра у этой глобулы имеется обширная неактивная поверхность. К этой поверхности тоже могло бы что-то электростатически прилипнуть. Модифицируем структуру A, введя в неё заместитель, не имеющий никаких фармакологических заслуг, например, алкильную цепочку X. Получим гипотетическую структуру AX. Обратимся к сервисной программе, которая позволит нам визуально проследить, как причаливает AX к глобуле B. Если мы увидим, что соединение
AX лучше обнимает глобулу B, то следует насторожиться и продолжить поиск. Введем в разрабатываемую структуру еще один нейтральный заместитель Y. Если мы визуально убедимся, что XAY ещё лучше обнимает глобулу B при точном попадании A на реакционный центр фермента, то появляется надежда заметно увеличить эффективное время ингибирования вредного фермента B с помощью нового лекарственного соединения. Имеет смысл синтезировать соединение XAY и заняться его испытаниями. В случае получения удачных результатов испытаний возникает реальная перспектива для соединения XAY победить конкурента A. Тогда эффективная терапия потребует вводить в организм какие-то миллиграммы нового лекарственного вещества. Выгодно и пациенту, и производителю лекарственного средства.
Нам сейчас важно отметить, что методика решения задач о причаливании уже хорошо разработана и доведена до состояния сервисных визуальных программ. Примеры таких работ можно найти в материалах данной конференции и конференции [1]. На семинаре, организованном в рамках сессии 2 данной конференции, нам был представлен программный продукт фирмы TriPos, предназначенный для производственного решения задач QSAR и докинга. Заметим также, что для решения обоих этих задач вполне достаточна
IVTN-2004: biomedchem / 25.03.2004 db04_14.pdf #3
вычислительная мощность персонального компьютера, то есть одного процессора Pentium, адресующего оперативную память до 1 Гб.
Чего здесь не хватает?
Не хватает уверенности, что сконструированное по описанной методике вещество обязательно будет обладать заданной активностью. Поэтому после синтеза вещества с прогнозируемой структурой приходится тратить много времени и сил на проведение модельных и натурных испытаний. Что больно бьет по карману фирму-производителя таких веществ.
Почему же описанный путь дизайна вещества может привести к отрицательному результату? Дело в том, что требуемая активность вещества обычно выражается в его особой реакционной способности. Но химическая органическая реакция – процесс весьма капризный. Мало нащупать с помощью QSAR структуру с потенциально высокой требуемой активностью. Мало убедиться, что молекула такой структуры будет хорошо причаливать к молекуле-мишени. Надо еще получить прогноз высокой вероятности прохождения нужной реакции между этими молекулами. А вот этого пока никто не умеет делать. Для того и нужны натурные испытания, чтобы в эксперименте выявить скорость искомой реакции.
Приведем простой пример, показывающий колоссальное влияние незначительных, казалось бы, изменений в структуре молекулы на ее активность. Нафталин C
10
H
8
как элемент окружающей среды довольно безобиден. Дважды дейтерированный нафталин
C
10
H
6
D
2
является канцерогеном, если он замещен в строго определенных положениях (в данном контексте не важно, в каких). Для человека, который свято верит, что реакционная способность определяется только структурой периферийного электронного облака молекулы, этот факт представляется неразрешимой загадкой.
Таким образом, если дополнить описанные выше средства компьютерного дизайна вещества средством количественного прогнозирования его реакционной способности в заданных обстоятельствах, то производственная мощь лаборатории молекулярного моделирования возрастет многократно. Это позволит химической корпорации резко снизить затраты времени и сил на натурные испытания конструируемых веществ.
Прогнозирование вероятности химического превращения.
Этот раздел теоретической химии возник совсем недавно, поэтому не освоен не только производственными лабораториями молекулярного моделирования, но и не попал в поле зрения ведущих теоретиков. Тем не менее, эта область физического знания о сущности химических процессов очень быстро развивается. Появилась общая физическая теория химических превращений [2]. Накопленные результаты прогнозирования докладывались на конференции [1] и публиковались [3]. Не будем здесь излагать основные положения этой теории. Отметим только важные для данного обзора особенности новой теории. Во-первых, построена последовательная теория химических превращений, опирающаяся только на первые принципы физических представлений о микромире. Во-вторых, для реализации предсказательных возможностей теории отобраны такие вычислительные приемы, которые уже хорошо зарекомендовали себя в теории молекулярных спектров. А это означает, что не нужно тратить время на построение нового вычислительного аппарата. Достаточно дополнить новыми функциями уже имеющийся набор вычислительных процедур. В-третьих, математические модели соединений для прогнозируемого сценария химического превращения могут и должны использовать ту же параметризацию, которая накоплена ранее при теоретической интерпретации молекулярных спектров в результате решения обратных спектральных задач. А это значит, что при моделировании химических превращений можно пользоваться готовыми моделями, содержащимися в наших компьютерных библиотеках стандартных молекулярных фрагментов [4-6]. Все эти особенности и обеспечивают быстрое развитие нового направления химической теории. Есть надежда, что вскоре мы станем
IVTN-2004: biomedchem / 25.03.2004 db04_14.pdf #4
получать априорный прогноз для различных видов химических превращений (изомерные переходы, реакции разложения и присоединения) и сможем передать наработанные нами методики в производственные лаборатории.
Честно признаемся, что имеется одно огорчительное обстоятельство. Методика компьютерного моделирования химических превращений оказывается более сложной и громоздкой, чем задачи QSAR, докинга и прогнозирования обычных оптических молекулярных спектров. В материалах первой сессии данной конференции есть наш доклад, где подробно описана методика и техника моделирования изомерных превращений. Если повторить вкратце, то надо решить задачи для электронных состояний двух изомеров, чтобы найти необходимые энергетические условия перехода. Но этого мало. В теории выяснено, что достаточные условия перехода определяются колебательными состояниями исследуемых изомерных форм. Можно сказать, что судьба любого химического превращения почти полностью определяется рисунком колебаний исходных и конечных продуктов.
Превращение происходит только в том случае, если найдутся подходящие колебательные движения, способствующие переходам атомов в новые положения. (Кстати, если это становится понятным, то изменение канцерогенной активности нафталина при его дейтерировании перестает казаться загадочной). В упомянутом нашем докладе было показано, что для прогнозирования вероятности перехода изомера 1 в изомер 2 надо приготовить не две, а три компьютерные модели исследуемого химического соединения.
Затем для всех трех моделей надо полностью решить задачи об их колебательных состояниях. Затем, кроме фундаментальных частот колебаний надо найти те обертоны, энергии которых совпадают в двух изомерах. Затем надо подсчитать многомерный интеграл перекрывания колебательных функций для резонирующих обертонов. А поскольку мерность такого интеграла может оказаться весьма высокой, то персональный компьютер может просто не справиться с объемом вычислений.
Надо выходить на суперкомпьютер. Это озадачивает и обескураживает. Было так удобно решать все задачи молекулярного моделирования у себя в лаборатории, а тут опять надо выходить в чужой вычислительный центр, в иную операционную среду. Такое ощущение, что мы снова попадаем в доисторические времена с их неуклюжими гигантскими компьютерами. С другой стороны, если уж ничего не попишешь, если уж преодолели психологический барьер и вышли на суперкомпьютер, то почему бы ни воспользоваться его многими процессорами? Почему не запустить заодно на двух процессорах задачи об электронных состояниях и еще на трех процессорах сразу три одинаковые задачи о колебательных состояниях трех молекулярных моделей, о которых шла речь выше.
Получится не так нудно, как запускать подряд несколько одинаковых задач на персональном компьютере. А уж если и это преодолели, то почему бы ни решиться на исследование изомерных превращений в очень протяженных молекулярных средах? Именно в таких средах происходят интересные явления, связанные с передачей химической информации по линейным цепочкам с чередованием одиночных и двойных связей [3]. Но решиться совсем не трудно, так как программное обеспечение для анализа колебательных состояний протяженных молекулярных сред на суперкомпьютере уже разработано, чему был посвящен наш доклад на второй сессии данной конференции. Речь шла о регулярных молекулярных средах типа кристаллов, а сейчас мы работаем над прогнозированием колебательных состояний протяженных нерегулярных сред.
Итак, замечаем, что в недалеком будущем производственная лаборатория молекулярного моделирования не обойдется без решения сложных и громоздких задач, без выхода на многопроцессорную технику. Замечаем также, что лаборатория не будет занимать много процессоров одновременно. Мы насчитали пять процессоров для подготовки данных об электронных и колебательных состояниях моделей, участвующих в одном исследовании.
Затем эти данные будут переданы на вычисление интегралов перекрывания, что потребует не более восьми процессоров. Из этого наблюдения возникает наша идея, которую мы хотим
IVTN-2004: biomedchem / 25.03.2004 db04_14.pdf #5
предложить вниманию корпорации AMD, спонсора данной конференции, и участникам конференции для обсуждения.
Мини-суперкомпьютер для лаборатории молекулярного моделирования.
На основании собственного опыта распределения задач между рабочими станциями и суперкомпьютером МВС-1000 мы пришли к убеждению, что производительность лаборатории при выполнении описанных выше работ существенно возрастет, если лаборатория будет располагать специализированным вычислительным устройством. Это устройство можно назвать мини-суперкомпьютером, либо персональным суперкомпьютером. Сразу оговоримся, дело не в том, что сократится время, потребное на передачу данных по линиям связи между рабочей станцией и суперкомпьютером. Дело даже не в том, что задачи, переданные на чужой суперкомпьютер, не будут долго стоять в очереди на выполнение. Здесь определяющей является возможность планировать, ставить и вести все взаимосвязанные задачи моделирования сложных систем в единой операционной среде, хотя эта среда по необходимости будет сама по себе довольно сложной. Можно считать, что это человеческий фактор. Рассмотрим теперь специфические требования к архитектуре предполагаемого устройства и его программному обеспечению.
Архитектура мини-суперкомпьютера.
Устройство объединяет не более десятка процессоров, доступных пользователю.
Желательно иметь процессоры с 64-разрядной адресацией оперативной памяти. Это вытекает из необходимости анализировать электронные и колебательные состояния крупных органических соединений. Одна такая задача для одной исследуемой молекулы может потребовать более 1 Гб оперативной памяти. Отсюда же следует, что каждый процессор, решая даже одиночную задачу, должен иметь прямой доступ к собственному диску большой емкости, так как указанные задачи генерируют большие объемы промежуточных данных.
Наш опыт показал, что операционная система суперкомпьютера МВС-1000 плохо справляется, когда ей приходится выбрасывать промежуточные данные на диски входного сервера, а потом снова считывать эти данные для продолжения расчета.
Коммутационная схема устройства должна быть более гибкой, чем у известных суперкомпьютеров-кластеров. Конечно, и на любом кластере можно через входной сервер и операционную систему поставить задачу на один единственный процессор. Но возникают большие и не вполне оправданные накладные расходы, связанные с планированием задачи, с постановкой ее в очередь и так далее вплоть до завершения и передачи результата на входной сервер. На предполагаемом мини-суперкомпьютере исследователь должен иметь возможность простым образом обратиться к ресурсам одного процессора для решения одиночной задачи, как он делает на персональном компьютере. В то же время, если возникает необходимость решить две-три одинаковых задачи для различных моделей, то надо иметь возможность обратиться сразу к нескольким процессорам, но при этом освободить процессоры внутренней сети. При решении нескольких одинаковых, но изолированных задач нет необходимости в передаче данных между процессорами и в синхронизации процессов. А вот после сбора данных, необходимых для решения громоздкой задачи, например, вычисления многомерного интеграла, исследователь должен иметь возможность занять несколько процессоров, соединенных во внутреннюю сеть.
Моделирование становится эффективным только тогда, когда постоянно ведется визуальный контроль над всем процессом. Поэтому мини-суперкомпьютер должен быть оснащен хорошей графической подсистемой. Возможно, графической картой надо снабдить все вычислительные платы, а эти карты связать коммутационной системой для того, чтобы исследователь мог легко вызывать для просмотра графические данные с любого процессора.
Заметим, что устройство с похожими техническими характеристиками уже предлагают такие фирмы, как AMD или Bull. Это многопроцессорные серверы или малые кластеры. Так
IVTN-2004: biomedchem / 25.03.2004 db04_14.pdf #6
что, требуется лишь небольшая доработка. Основные усилия потребуются при разработке системного и вычислительного программного обеспечения.
Программное обеспечение.
Сначала о системном обеспечении. Скорее всего, на устройстве необходимо задействовать как минимум две операционные системы. Одна система должна обеспечивать обращение к любому одиночному процессору с целью запуска на нем одной задачи. Эта же система должна позволять исследователю видеть все локальные диски как обычную локальную сеть, чтобы он мог свободно пересылать данные при постановке изолированных вычислительных задач. Вторая система должна видеть несколько процессоров, по желанию исследователя соединенных в кластер для решения задач, характерных для суперкомпьютера. Эта система должна управлять процессами в кластерной сети, поддерживая обмены данных в рамках
MPI.
Набор прикладных программ для предполагаемого вычислительного устройства по необходимости должен быть весьма обширным и разнообразным. Не будем обсуждать программы для решения задач QSAR и докинга. Остановимся на обеспечении моделирования изомерных переходов и химических реакций (техника моделирования реакций сводится к моделированию изомерных превращений). Мы выяснили на практике, что эта техника должна быть очень гибкой, поэтому вряд ли удастся обойтись таким набором, когда для каждой задачи используется только одна стандартная программа.
Например, расчет электронных состояний молекул требует различных методов и наборов базисных атомных функций при включении в органические молекулы различных гетероатомов. Далее, в процессе моделирования программы должны интенсивно обмениваться друг с другом файлами данных. Поэтому при отборе программ необходимо позаботиться об их гибком файловом интерфейсе.
Следует учесть, что при прогнозировании поведения конструируемых соединений придется иметь дело с очень крупными молекулярными системами. Поэтому программы моделирования электронных и колебательных состояний молекул желательно иметь в двух вариантах – для решения задачи как в режиме одного процесса, так и в режиме параллельных вычислений. В материалах первой сессии данной конференции мы описали наш новый специализированный комплекс программ LevInfinite. Программы этого комплекса мы сразу строили так, чтобы один и тот же алгоритм можно было реализовать в этих двух режимах.
Сейчас уже накоплен положительный опыт эксплуатации этих программ на рабочих станциях и на суперкомпьютере МВС-1000. Так что можно считать, что часть программ для предлагаемого вычислительного устройства уже имеется.
Потребуются совершенные и мощные графические программы, способные отображать самую различную информацию, возникающую в ходе моделирования. Но можно считать, что такие программы в мировой практике моделирования уже имеются.
Следует принять во внимание, что область молекулярного моделирования бурно развивается, что все время возникают новые задачи. Поэтому потребуются программы, которые легко поддаются модификации. Кроме того, в операционной среде должны быть наготове такие универсальные средства моделирования, как Matlab.
Заключение.
Предлагаем подумать над возможной аналогией. Когда-то, в эпоху гигантских компьютеров и вычислительных центров, в недрах корпорации IBM зародилась идея персонального компьютера. Корпорация вначале отвергла эту вздорную идею.
Персональный компьютер был изготовлен в гараже, приобрел удачную операционную систему и нашел настоящего потребителя. Таким потребителем оказался химик, которому новое вычислительное устройство принесло громадное облегчение. Персональный компьютер можно было утащить из магазина в свою лабораторию, а не ходить в
IVTN-2004: biomedchem / 25.03.2004 db04_14.pdf #7
вычислительный центр в неудобное время. Но главное, персональный компьютер содержал вшитый язык очень высокого уровня, BASIC. Пользуясь этим языком, химик мог самостоятельно ставить и решать свои задачи. Отпала надобность кланяться программистам, хотя бы при решении простых стандартных задач типа аппроксимации экспериментальных кривых по методу наименьших квадратов. Научный мир заговорил о персонализации компьютера. Только после этого IBM сообразила, что PC можно предложить своим традиционным потребителям, бизнесменам, снабдив его офисными программными инструментами. Вот тогда PC громко заявил о себе всему миру. Но без химического инкубационного периода он никогда бы не состоялся.
Теперь, в эпоху PC, обязательно совместимого с IBM PC, выясняется, что химические теоретические задачи снова переросли его возможности. Бедный химик опять должен обращаться в вычислительный центр, консультироваться с программистами суперкомпьютера, как бы это распараллелить процесс решения серьезной задачи, адаптировать свои (а хуже того, чужие) программы к новым операционным системам (UNIX) и протоколам (MPI). Похоже, что самое время заговорить о персонализации суперкомпьютера. Надеемся, что данная работа положит начало таким разговорам. А если дело дойдет до реализации высказанных здесь идей, то производители вычислительной техники получат новый сектор рынка, а исследователи смогут более производительно выполнять работы производственного характера.
Заметим, наконец, что выше мы описали только один класс задач, относящихся к молекулярному дизайну. Можно указать ряд задач аналитический химии, где требуются такие же вычислительные технологии. Сошлемся на две такие задачи, над которыми сейчас работает наша лаборатория.
Создание аналитических реагентов принципиально нового типа. Новизна состоит в том, что один и тот же реагент собирает информацию не об одном анализируемом веществе, а одновременно о двух, или нескольких. Только тогда, когда в анализируемой среде, например в атмосферном воздухе вблизи опасного производства, присутствует заданный набор веществ, реагент выдает аналитический сигнал. Такой заранее ожидаемый набор веществ при своем возникновении может сигнализировать об определенном нежелательном процессе, то есть этот набор представляет собой сложный образ данного процесса. Следовательно, реагент нового типа нужно уметь настраивать на проведение процесса распознавания образов. Люди, причастные к компьютерным наукам, знают, насколько трудно создавать процессы распознавания образов на универсальной вычислительной технике. Однако, в нашей лаборатории показано, что можно сконструировать молекулу, содержащую несколько различных реакционных центров, при возбуждении которых искомыми молекулами информация с помощью изомеризующихся цепочек будет передаваться в общий центр.
Аналитический сигнал в этом центре возникнет только тогда, когда все реакционные центры будут возбуждены. Молекула выполняет логическую операцию И. Ясно, что в основе дизайна такой молекулы лежит описанный выше процесс планирования и изучения изомерных переходов. Так что новой вычислительной техники, кроме предлагаемой, не потребуется. Отсюда же вытекает и вторая задача – создание новой физический элементной базы для логических устройств. Решаться же эта физическая задача будет методами химического дизайна и органического синтеза. Если сконструировать молекулы или молекулярные ассоциаты, способные выполнять не только логическую операцию И, но также ИЛИ и исключающее ИЛИ, то могут быть созданы специализированные устройства, распознающие весьма сложные образы [3]. Такие устройства будут работать не так быстро, как универсальные компьютеры, но зато им не придется растягивать входную информацию в бесконечно длинные последовательности нулей и единиц. Все процессы рецепции, переработки, хранения и выдачи переработанной информации будут происходить в одной капле вещества.
IVTN-2004: biomedchem / 25.03.2004 db04_14.pdf #8

Природа милостива. Она предусмотрела для нас не только море органических молекул с их замечательными свойствами, но и океан изомерных форм этих молекул. В изомерных формах таятся еще более богатые свойства. Экспериментально ознакомиться со всеми этими формами и свойствами нет никакой возможности. Самое время подумать над созданием теоретического аппарата и инструментария для выполнения этой суперполезной работы. И здесь самое место персональному суперкомпьютеру.
Литература
1. www.geokhi.ru/
lmms/CMM-index.htm
2. Грибов Л.А. От теории спектров к теории химических превращений. М.: Эдиториал
УРСС, 2001, 365 С.
3. Грибов Л.А. Известия Академии наук. Серия химическая, 2003, № 4, С. 1-7.
4. Грибов Л.А., Дементьев В.А., Тодоровский А.Т. Интерпретированные колебательные спектры алканов, алкенов и производных бензола. М.: Наука, 1986,
496 С.
5. Грибов Л.А, Дементьев В.А., Новоселова О.В. Интерпретированные колебательные спектры углеводородов с изолированными и сопряженными кратными связями. М.:
Наука, 1987, 472 С.
6. Эляшберг М.Е., Карасёв Ю.З., Дементьев В.А., Грибов Л.А. Интерпретированные колебательные спектры углеводородов - производных циклогексана и циклопентана. М.: Наука, 1988, 375 С.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, грант 04-07-90078.
IVTN-2004: biomedchem / 25.03.2004 db04_14.pdf #9


Поделитесь с Вашими друзьями:


База данных защищена авторским правом ©nethash.ru 2017
обратиться к администрации

войти | регистрация
    Главная страница


загрузить материал