La chimica computazionale è un campo multidisciplinare che nasce dalla fusione di chimica teorica, fisica e informatica per studiare le proprietà chimiche e fisiche delle molecole utilizzando metodi e modelli computazionali.
Si occupa dello studio di processi fisici e chimici a livello molecolare e supramolecolare, compresi i meccanismi di reazione e consente di esplorare una gamma ampia e diversificata della chimica. È, infatti, molto più facile disegnare molecole al computer che sintetizzarle, purificarle e caratterizzarle in laboratorio.
Ha iniziato a svilupparsi negli anni ’60, quando i primi computer e algoritmi numerici sono diventati disponibili per l’elaborazione dei calcoli chimici. Tuttavia i fondamenti teorici della chimica quantistica, che costituiscono la base della chimica computazionale, risalgono al XX secolo con i lavori di fisici e chimici come Max Planck e Erwin Schrödinger.
Negli ultimi decenni, grazie ai progressi nell’informatica e nella tecnologia computazionale, la chimica computazionale è diventata sempre più sofisticata e ha trovato applicazione in una vasta gamma di settori chimici e scientifici.
Con la chimica computazionale, le proprietà chimiche vengono studiate attraverso l’uso di algoritmi matematici e modelli teorici per simulare il comportamento delle molecole. Questi metodi includono la meccanica quantistica, la meccanica molecolare e la dinamica molecolare.
Chimica computazionale e meccanica quantistica
La meccanica quantistica computazionale è un approccio utilizzato per studiare le proprietà dei sistemi molecolari utilizzando i principi della meccanica quantistica.
Nella meccanica quantistica, il comportamento degli elettroni e delle particelle subatomiche viene descritto da funzioni d’onda, che contengono informazioni sulla probabilità di trovare una particella in una determinata posizione o stato energetico.
L’equazione di Schrödinger è l’equazione fondamentale della meccanica quantistica che descrive l’evoluzione delle funzioni d’onda nel tempo.
Nella meccanica quantistica computazionale, questa equazione viene risolta numericamente per ottenere informazioni sulle proprietà chimiche e fisiche dei sistemi molecolari.
Le soluzioni approssimate dell’equazione di Schrödinger, come il modello del campo self-consistent, la teoria del funzionale della densità e l’interazione di configurazioni , sono implementati in algoritmi e programmi computazionali per eseguire calcoli su computer.
La meccanica quantistica computazionale permette di calcolare energie, struttura molecolare, spettri di energia, proprietà elettroniche, reattività chimica dei sistemi molecolari.
Questi calcoli possono essere utilizzati per predire e comprendere, ad esempio, le reazioni chimiche, lo spettroscopia molecolare, le interazioni intermolecolari, le proprietà dei materiali.
La meccanica quantistica computazionale è una potente tecnica utilizzata nella ricerca chimica, nella progettazione di farmaci, nello studio di reazioni chimiche, nella catalisi, nella chimica dei materiali e in molti altri settori.
Meccanica molecolare e chimica computazionale
La meccanica molecolare è una metodologia utilizzata per studiare il comportamento e le proprietà delle molecole. Si basa sull’applicazione di modelli classici per descrivere le interazioni tra gli atomi all’interno di una molecola.
Nella meccanica molecolare, le interazioni tra gli atomi sono approssimate tramite potenziali di forza, che definiscono l’energia potenziale del sistema in funzione delle posizioni degli atomi.
Questi potenziali tengono conto delle interazioni di legame chimico, delle interazioni di van der Waals e delle interazioni elettrostatiche.
Utilizzando questi potenziali di forza, la meccanica molecolare permette di simulare il movimento degli atomi e delle molecole nel tempo.
Attraverso la risoluzione numerica delle equazioni del moto, è possibile ottenere informazioni sulla struttura molecolare, la conformazione, l’energia, la dinamica e altre proprietà fisiche.
La meccanica molecolare è spesso utilizzata per studiare sistemi di grandi dimensioni, come proteine, polimeri e materiali complessi. Poiché l’approccio si basa su modelli semplificati delle interazioni atomiche, permette di eseguire simulazioni su tempi ragionevoli e su scale di lunghezza maggiori rispetto alla meccanica quantistica.
Dinamica molecolare
La dinamica molecolare è una tecnica di simulazione computazionale che viene utilizzata in chimica e biochimica per studiare il movimento e l’evoluzione temporale delle molecole. Attraverso la dinamica molecolare, è possibile ottenere informazioni dettagliate sul comportamento delle molecole, compresi la loro struttura, la dinamica degli atomi e le interazioni molecolari nel corso del tempo.
Nella dinamica molecolare, le molecole sono modellate come un insieme di particelle che interagiscono tra loro attraverso potenziali di forza. Questi potenziali di forza descrivono le interazioni atomiche, come i legami chimici, le forze di van der Waals e le interazioni elettrostatiche.
Utilizzando i principi della fisica classica, le equazioni del moto di Newton vengono risolte numericamente per ogni particella nel sistema, tenendo conto delle forze che agiscono su di essa. Attraverso l’integrazione numerica delle equazioni del moto nel tempo, si può seguire l’evoluzione delle posizioni e delle velocità delle particelle e quindi ottenere informazioni sulla dinamica del sistema molecolare nel corso del tempo.
La dinamica molecolare può essere applicata a una vasta gamma di sistemi, come molecole isolate, solidi, liquidi e interazioni molecolari complesse come le proteine. Attraverso le simulazioni di dinamica molecolare, è possibile ottenere informazioni sulla struttura tridimensionale delle molecole, sulle transizioni conformazionali, sulle reazioni chimiche, sulla diffusione molecolare e su altre proprietà dinamiche del sistema.
Applicazioni
La chimica computazionale trova applicazione in diversi campi, come la progettazione di nuovi farmaci, la catalisi, la chimica dei materiali e la chimica ambientale. Attraverso simulazioni e calcoli computazionali, è possibile prevedere il comportamento delle molecole e fornire indicazioni preziose per la sintesi e l’ottimizzazione di composti chimici.
Inoltre, la chimica computazionale può essere utilizzata per interpretare i dati sperimentali, fornendo una comprensione più approfondita delle proprietà chimiche osservate e consentendo di sviluppare modelli teorici per spiegare i risultati sperimentali.
Attraverso questo potente metodo è possibile studiare le interazioni tra un farmaco e il bersaglio biologico, ad esempio una proteina, al fine di comprendere come il farmaco si lega e modula l’attività biologica.
Ciò può aiutare a guidare la progettazione di nuovi composti farmacologicamente attivi con migliori proprietà di legame e selettività.
La chimica computazionale può essere utilizzata per simulare reazioni chimiche, consentendo di studiare i meccanismi di reazione, identificare gli intermedi reattivi e prevedere l’energia dei prodotti.
Queste informazioni possono essere utili per comprendere come avvengono le reazioni chimiche e per ottimizzare le condizioni sperimentali.
Può essere impiegata per lo studio delle proprietà dei materiali, come la struttura cristallina, le proprietà elettroniche, la conducibilità e altre proprietà fisiche. Ciò consente di selezionare materiali adatti per specifiche applicazioni, come, ad esempio, materiali per celle solari, catalizzatori, materiali superconduttori.
La chimica computazionale può aiutare ad interpretare i dati spettroscopici, come spettri di risonanza magnetica nucleare (NMR), spettri infrarossi (IR) o spettri di massa.
Utilizzando modelli teorici, è possibile predire i valori dei parametri spettroscopici e confrontarli con i dati sperimentali, consentendo di identificare i composti chimici e ottenere informazioni sulla loro struttura e conformazione.
Può essere utilizzata per prevedere l’andamento delle reazioni chimiche nell’ambiente, ad esempio lo studio della degradazione dei contaminanti chimici nel suolo o nell’acqua. Ciò consente di valutare l’impatto ambientale di determinate sostanze chimiche e di sviluppare strategie per la loro rimozione o mitigazione.