Algoritmos de machine learning para el cálculo de la estructura electrónica de moléculas

 

Los métodos computacionales dedicados al estudio de moléculas y materia condensada son de vital importancia en física, química y ciencia de materiales. Esta metodología es utilizada para describir mecanismos a nivel atómico y acelerar el diseño de materiales. A pesar de la gran variedad de metodologías computacionales, el cálculo de la estructura de electrónica es el cuello de botella que limita la velocidad de cómputo y escalabilidad.

El aprendizaje automático o “machine learning” (ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de los datos y mejorar su rendimiento por medio de algoritmos capaces de analizar una gran cantidad de datos, identificar patrones y realizar predicciones. Por ello, ML es una herramienta poderosa para la predicción de propiedades a nivel atómico con un menor gasto de tiempo y costo computacional en comparación con los métodos convencionales. 

En los últimos años, el ML ha sido aplicado en simulaciones moleculares usando como base de aprendizaje los cálculos basados en la teoría del funcional de la densidad (DFT). Sin embargo, DFT induce un error sistemático en el cálculo de las propiedades electrónicas del sistema, lo cual conlleva a la pérdida de precisión.

Para solventar esta problemática, científicos del Massachusetts Institute of Technology (MIT) desarrollaron el método de ML-unificado para el cálculo de la estructura electrónica de moléculas orgánicas. Utilizaron la teoría CCSD(T) (del inglés coupled-cluster singles, doubles and perturbative triples), más precisa que DFT, pero que requiere mayor gasto computacional conforme el tamaño de la molécula aumenta. Para entrenar dicho algoritmo, utilizaron 70 moléculas diferentes con 7440 configuraciones atómicas distintas. Entre los resultados que obtuvieron mediante ML, se calcularon entalpias de formación de las moléculas que se compararon con resultados experimentales, encontrando diferencias de 0.1-0.2 Kcal/mol. Asimismo, los espectros de infrarrojo simulados concordaron con datos experimentales en la posición del pico y la intensidad. 

A pesar de los buenos resultados, esta metodología aún no ha sido implementada en sistemas periódicos (cristales); sin embargo, los autores creen que esto es posible y se espera que en los próximos años revolucione la forma en que se diseñan los materiales.

Mas información en: nature computational science

Mecanoquímica en el espacio promovida por el bombardeo de nanometeoroides a un asteroide

 

En el Universo ocurren fenómenos que dependen de partículas de tamaños micro y nano que, aceleradas por el campo magnético interplanetario, impactan y transforman a los cuerpos celestes produciendo cambios en su superficie, un proceso llamado meteorización espacial. 

En 2018-2019, la nave espacial Hayabusa2 lanzada por Japón obtuvo espectros de reflectancia infrarroja in situ de la superficie del asteroide (162173) Ryugu, que mostraron una banda de absorción de ∼2,7 μm correspondiente a vibraciones O-H en los filosilicatos del asteroide. Mediante un impacto dirigido, la nave espacial Hayabusa2 creó un cráter de ∼1 m de profundidad en la superficie del asteroide y los espectros de reflectancia infrarroja cercanos al cráter mostraron una banda de absorción de intensidad mayor a ∼2,7 μm.  Estos resultados sugieren que la superficie del asteroide sufrió un proceso de deshidratación (disociación de enlaces O-H). 

Para estudiar el mecanismo de disociación de dichos enlaces químicos, los autores del presente estudio aplicaron métodos de simulación mediante dinámica molecular reactiva. El modelo consideró el bombardeo de filosilicatos del asteroide con un impactador cuyo diámetro (D) se fijó en 1 o 2 nm. En ausencia de los campos magnéticos del plasma del viento solar interplanetario, las velocidades medias de impacto de los nanometeoroides son de 10 a 20 km/s. Como resultado del impacto, se disociaron aproximadamente 200 enlaces O-H en los filosilicatos. Cuando el impactador fue acelerado por el campo magnético interplanetario, la velocidad de impacto aumentó en 1 orden de magnitud (hasta ∼300 km/s), y se disociaron más de 1000 enlaces O-H, incluso con nanometeoroides de D = 1nm.

La deshidratación de los minerales de la superficie del asteroide se atribuyó a la energía  cinética de los impactos, que provocan un calentamiento local en el punto de impacto de más de 1000 Kelvin.

Este descubrimiento ayuda a comprender aspectos de la evolución de la composición química de los asteroides y el impacto de los nanometeoroides en el medio interplanetario.

Para mayor información consultar The Astrophysical Journal

Perfilado de microARNs en exosomas urinarios para la detección temprana de cáncer

   

  

Los microARNs (miARNs) son especies de ARN que han sido utilizadas como indicadores de distintos escenarios cancerígenos ya que se ha observado que difieren entre personas sanas y personas enfermas. Considerando el hecho de que las células cancerígenas pueden regular varios procesos biológicos mediante los miARNs, se estima que existe una relación entre el tipo de miARNs que circulan en el torrente sanguíneo y la forma de cáncer presente.

Un grupo de científicos en Japón estudiaron los exosomas, pequeñas vesículas extracelulares de alrededor de 200 nm de diámetro que actúan como vehículos de comunicación celular. Desarrollaron un nuevo método para la detección temprana del cáncer mediante el perfilado de miARNs encapsulados dentro de los exosomas. Los investigadores utilizaron nanoalambres de óxido de zinc para capturar y analizar más de 2,500 especies de miARNs exosomales en muestras de orina. Esta cantidad representa casi la totalidad de especies de los miARN que circulan en el torrente sanguíneo de los humanos. 

Los resultados sugieren que los miRNAs presentes en la orina no solo provienen de procesos normales de filtrado renal, sino que también pueden estar vinculados a la actividad tumoral, lo cual destaca el potencial de los miARNs urinarios como biomarcadores no invasivos para la detección temprana de cáncer. El análisis de datos reveló diferencias significativas en los niveles de expresión de varios miARNs entre pacientes con cáncer y personas sanas. Mediante un enfoque de aprendizaje artificial, los investigadores identificaron conjuntos específicos de miARNs que permitieron la construcción de un modelo predictivo con una precisión del 99%. 

Esta técnica de biopsia líquida es menos invasiva y más accesible que las técnicas basadas en sangre por lo que podría mejorar la capacidad de los médicos para identificar el cáncer en sus etapas iniciales, facilitando tratamientos más efectivos y aumentando las tasas de supervivencia.

Para mayores detalles consultar:

Anal. Chem.

Uniones de efecto túnel formadas por defectos de superficie a escala atómica que se comportan como picoantenas

 

La manipulación de la luz a una escala inferior a su longitud de onda se logra mediante el confinamiento de campos electromagnéticos extremadamente grandes en nanoestructuras metálicas, que a su vez permiten resonancias localizadas de plasmones de superficie. 

Este es un tema de interés actual ya que los fluoróforos acoplados con las resonancias localizadas de plasmones de superficie emiten la luz de modo direccional. 

Por otra parte, las picocavidades plasmónicas (cavidades con un volumen inferior a 1 nm3 ) también pueden funcionar como antenas amplificadoras debido al confinamiento de un campo electromagnético extremadamente grande. Sin embargo, la dirección de sus emisiones de luz es difícil de controlar. 

En este trabajo, un equipo de investigadores de España demostró que la picocavidad que se forma entre la punta de oro de un microscopio de efecto túnel y una superficie de plata (1,1,1) con escalones monoatómicos produce perfiles de emisión direccional que demuestran la formación de picoantenas. Esta observación fue corroborada por cálculos de teoría electromagnética que mostraron que la direccionalidad de las emisiones se debe a la reconstrucción e inclinación de la superficie inducida por la interacción entre la punta del microscopio y un escalón de altura monoatómica. 

Estos resultados señalan nuevas rutas de investigación hacia dispositivos picofotónicos con estructuras texturizadas a escala atómica. Este comportamiento altamente anisotrópico podría resultar útil en campos asociados con sensores, información cuántica, almacenamiento de energía, entre otros.

Más información en:Science Advances

Mecanismos de rotación de los granos en materiales nanocristalinos

 

Un material policristalino es un agregado rígido de cristalitos o “granos” monocristalinos con diferentes orientaciones cristalográficas. Sin embargo, los granos en este sólido rígido experimentan rotaciones durante la evolución de la microestructura. 

La rotación de los granos en condiciones casi rígidas se ha observado ampliamente en materiales nanocristalinos durante la recristalización, la deformación plástica y el crecimiento de los granos; afectando la cinética de crecimiento de los granos y la evolución de la textura cristalográfica.

Esta rotación de granos se ha descrito en términos de varios procesos mediados por las fronteras de grano (GB, del inglés grain boundary), tales como el escalado de dislocaciones de las GBs, su difusión, su deslizamiento y su migración acoplada a esfuerzos de cizalladura, entre otros. A pesar de décadas de investigación, los mecanismos dominantes que subyacen a la rotación de granos siguen siendo enigmáticos. 

Un grupo internacional de investigadores de Estados Unidos, Hong Kong, Alemania y Colombia, empleando películas delgadas de platino, presentaron evidencia directa de que la rotación de granos ocurre a través del movimiento de desconexiones (defectos lineales con características de escalón y dislocación) a lo largo de las GBs. Las películas de platino de 10 nm de espesor fueron obtenidas por erosión iónica con magnetrón sobre sustratos cristalinos de NaCl, posteriormente removidos empleando agua.

Mediante observaciones in situ, empleando la técnica de vanguardia de microscopía electrónica de transmisión de barrido en cuatro dimensiones (4D-STEM, del inglés four-dimensional scanning transmission electron microscopy), revelan la correlación estadística entre la rotación de los granos y el crecimiento o contracción de los mismos. Encuentran que la causa de las rotaciones se debe a la migración de las GBs acopladas a deformaciones de cizalladura que se establecen a través del movimiento de desconexiones. Tal mecanismo es corroborado por observaciones in situ empleando la técnica STEM de campo oscuro anular de ángulo ancho y el análisis asistido mediante simulación de dinámica molecular.

Estos hallazgos brindan información cuantitativa sobre la dinámica estructural de los materiales nanocristalinos, de importancia para mejorar la ingeniería y el diseño en sus aplicaciones tecnológicas.

Más información en Science