La vida es movimiento. Y así, para entender cómo funcionan los organismos vivos, hay que entender el movimiento y la reorganización de los átomos y moléculas que los componen. El enfoque denominado «simulación de dinámica molecular» permite a los científicos utilizar programas informáticos para simular el movimiento dinámico de todos los átomos en un sistema molecular en función del tiempo.

En un nuevo artículo en EPJ Historical Perspectives on Contemporary Physics, Daniele Macuglia de la Universidad de Pekín en Beijing, China, Benoît Roux de la Universidad de Chicago en Chicago, EE. UU. y Giovanni Ciccotti de la Universidad de Roma en Roma, Italia, explican cómo la El químico teórico Martin Karplus y su equipo llevaron a cabo la primera simulación de dinámica molecular de una gran molécula biológica, una proteína, que tuvo un profundo impacto en la biología y las ciencias físicas en los siglos XX y XXI. Actualmente, los investigadores de aprendizaje automático están utilizando simulaciones biomoleculares para comprender mejor sus movimientos dependientes del tiempo y la función que gobierna las fuerzas entre ellos.

A principios de la década de 1970, físicos y químicos físicos comenzaron a utilizar la simulación de dinámica molecular para estudiar el comportamiento de sustancias simples como el agua y los líquidos formados a partir de gases nobles. Martin Karplus y su equipo llevaron este método más allá al aplicarlo por primera vez a una molécula biológica grande : una proteína.

Se puede pensar en las proteínas como máquinas en miniatura cuya función surge, en parte, de la forma en que se pliegan y se contorsionan en diferentes formas a lo largo del tiempo. Debido a su complejidad, simular sus cambios a lo largo del tiempo fue un desafío particular. Karplus publicó por primera vez este enfoque con un artículo de 1977 que mostraba la primera simulación de dinámica molecular de una proteína. Más recientemente, el profundo impacto de su contribución para modelar con precisión las reacciones químicas fue reconocido al recibir el Premio Nobel de Química 2013 junto con Arieh Warshel y Michael Levitt.

Los autores concluyen que el artículo de Karplus de 1977 abrió la puerta para seguir una línea de investigación que lo llevó a fusionar con éxito la mecánica estadística computacional con la bioquímica.