ИСТИНА

Комбинированный метод квантовой и молекулярной механики (КМ/ММ) за последние 10 лет обрел широкую популярность как инструмент моделирования химических реакций в активных сайтах белков. Существуют как нативные варианты КМ/ММ, например, в программных пакетах NWChem, Gaussian, Q-Chem, GAMESS (US), так и различные интерфейсы, которые комбинируют различные программы для КМ и ММ расчетов, например, ChemShell. Спецификой подобных расчетов является необходимость рассматривать достаточно большие квантовые части до 100 и более атомов (ММ части при этом составляют тысячи или даже десятки тысяч атомов), что значительно сужает возможный спектр методом и базисных наборов. Фактически в лучшем случае используются методы теории функционала плотности (B3LYP, PBE0 и др.) и двухэкспонентные базисные наборы (6-31G*, cc-pVDZ). При этом для построения профиля потенциальной энергии зачастую требуется провести десятки расчетов оптимизации геометрической конфигурации системы, каждый из которых включает в себя сотни вычислений полной энергии и градиента, а это крайне затратно даже для современных многоядерных процессоров и требует использования компьютерных кластеров или суперкомпьютеров. Для расчета профилей свободной энергии при этом потребуются уже много десятков тысяч расчетов полной энергии и градиента модельных биосистем, что на порядок больше, чем в случае «прописывания» профиля потенциальной энергии. Эта ситуация в действительности вскрывает следующие проблемы: старые неоптимизированные интегральные коды, которые используются во многих квантовохимических программах (NWChem, GAMESS (US) и др.); значительное замедление роста производительности на такт и тактовой частоты центральных процессоров в последние 7 лет; значительный прогресс в вычислительных возможностях графических процессоров (GPU) за последние 7 лет, но при этом большинства программных пакетов квантовой химии не может эффективно задействовать ресурсы GPU. В настоящей работе мы тестировали и дополняли имеющийся КМ/ММ интерфейс [1] между крайне эффективными программами TeraChem [2] (удивительно быстрые КМ расчеты на GPU) и NAMD (быстрые расчеты больших ММ систем, удобный инструментарий в виде VMD и различных модулей). В качестве прикладной задачи мы рассматривали реакцию синтеза N- ацетиласпартата в мембранном белке NAT8L, модель которого была ранее построена вычислительными методами биоинформатики [3]. Работа выполнена в рамках проекта 18-13-00030 с использованием оборудования Центра коллективного пользования сверхвысокопроизводительными вычислительными ресурсами МГУ имени М.В. Ломоносова. 1. Melo, M., Bernardi, R., Rudack, T. et al. (2018) Nat. Methods, 15, 351–354. 2. Seritan, S.; Bannwarth, C.; Fales, B.S.; Hohenstein, E.G.; Isborn, C.M.; Kokkila-Schumacher, S.I.L.; Li, X.; Liu, F.; Luehr, N.; Snyder, J.; Song, C.; Titov, A.V.; Ufimtsev, I.S.; Wang, L.-P.; Martínez, T.J. (2020) WIREs Comput. Mol. Sci., e1494. 3. Polyakov, I.V., Kniga, A. E., Grigorenko, B.L., Nemukhin A.V. (2020) ACS Chem. Neurosci, 11(15), 2296-2302.