Les polymères, molécules de produits chimiques répétitifs, sont à la base de nombreux matériaux :bouteilles d'eau en plastique, pneus en caoutchouc, même la kératine dans vos cheveux. Lorsque certains types de polymères sont sensibles aux changements de stimuli externes tels que la température, ils deviennent utiles, en particulier dans les applications biomédicales telles que l'administration de médicaments, Création de tissus, et la livraison de gènes.

Une équipe de chercheurs dirigée par Sanket Deshmukh, professeur assistant en génie chimique, a développé une méthode pour étudier les structures des polymères qui sont sensibles aux stimuli externes. Dans un article de journal récemment publié dans le Journal des lettres de chimie physique , le groupe a développé une première du genre, modèle de calcul indépendant de la température pour un polymère particulier qui est sensible à la température. Les trajectoires de simulation de ce modèle informatique ont été analysées à l'aide d'une méthode d'apprentissage automatique basée sur les données.

Le groupe a choisi le polymère poly(N-isopropylacrylamide), également connu sous le nom de PNIPAM, qui est sensible à la température. Contrairement à la plupart des matériaux, ce polymère thermosensible se dissout dans l'eau à des températures inférieures à 32 ℃ et est insoluble à des températures plus élevées, l'inverse de la plupart des matériaux. La température à laquelle le comportement du polymère change est appelée température critique inférieure de la solution.

La température de solution critique particulièrement basse du polymère thermosensible peut être modifiée, cependant, en incorporant des groupes d'atomes qui contrôlent la façon dont le polymère réagit aux changements de température ambiante. L'ajout d'atomes au polymère thermosensible qui aiment ou n'aiment pas l'eau permet au polymère de modifier sa température de solution critique inférieure pour qu'elle soit proche de la température du corps humain de 37 , ce qui est précieux pour les applications d'administration contrôlée de médicaments.

Un type de modèle informatique que l'équipe de Deshmukh a développé pour le polymère thermosensible s'appelle un modèle à gros grains, où un groupe d'atomes est arrangé ensemble dans le modèle dans ce qu'on appelle une perle. De plus, il s'agit de la toute première tentative d'utilisation d'une approche spécifique d'apprentissage automatique basée sur les données, appelée méthode de mise à l'échelle multidimensionnelle non métrique, analyser les trajectoires de simulation de dynamique moléculaire d'un modèle à gros grains d'un polymère sensible à la température.

"Cette analyse montre la présence de plusieurs états métastables du PNIPAM au cours de sa transition conformationnelle au-dessus de la température critique inférieure de la solution, qui fournit des informations entièrement nouvelles sur ce processus, " a déclaré Deshmukh.

"Le développement de modèles précis à gros grains est une tâche très difficile car il faut capturer très précisément les interactions entre le polymère avec lui-même et entre le polymère et les molécules d'eau, " a déclaré Karteek Bejagam, chercheur post-doctoral dans le laboratoire de Deshmukh et auteur principal de l'étude. "Spécifiquement, l'équilibre subtil dans les interactions entre le polymère et l'eau doit être capturé avec précision afin qu'il puisse reproduire le comportement de solubilité des polymères à différentes températures."

"Nous savons que le modèle fonctionne, parce qu'il a tenu même dans des conditions variables, " dit Yaxin An, un doctorat de troisième année. étudiant dans le groupe de Deshmukh. "C'est fantastique de voir le comportement attendu à la fois sur l'ordinateur et dans la réalité."

Expérimentalement, il a été rapporté que plusieurs facteurs affectent la température de solution critique inférieure du polymère thermosensible. Par exemple, la tacticité du squelette du polymère - un terme désignant un arrangement particulier de molécules - peut modifier la température de solution critique inférieure observée dans la plage de 17 à 34 .

"Ce nouveau modèle à gros grains de PNIPAM a été construit de manière à pouvoir conserver la tacite du PNIPAM et donc à capturer les effets observés lors d'expériences en laboratoire, " a déclaré Samrendra Singh, un chercheur invité dans le groupe de Deshmukh.

Cette recherche a utilisé le supercalculateur Cori du Centre national de calcul scientifique de la recherche énergétique du ministère de l'Énergie pour développer ces modèles. La validation approfondie du modèle a été effectuée à Advanced Research Computing à Virginia Tech.

Maintenant, Le groupe de Deshmukh utilise le modèle du polymère thermosensible pour simuler des architectures complexes dans le but de fournir des informations sur les structures des chaînes polymères individuelles présentes dans ces matériaux, qui sont autrement inaccessibles même avec les progrès existants dans les techniques expérimentales.