Polímeros - moléculas de substâncias químicas repetidas - são a base de muitos materiais:garrafas plásticas de água, pneus de borracha, até mesmo a queratina em seu cabelo. Quando certos tipos de polímeros são sensíveis a mudanças em estímulos externos, como temperatura, eles se tornam úteis, particularmente em aplicações biomédicas, como entrega de drogas, engenharia de tecidos, e entrega de genes.

Uma equipe de pesquisadores liderada por Sanket Deshmukh, professor assistente de engenharia química, desenvolveu um método para investigar as estruturas de polímeros que são sensíveis a estímulos externos. Em um artigo de jornal publicado recentemente no Journal of Physical Chemistry Letters , o grupo desenvolveu um primeiro de seu tipo, modelo computacional independente da temperatura para um polímero específico que é sensível à temperatura. As trajetórias de simulação deste modelo computacional foram analisadas usando um método de aprendizado de máquina baseado em dados.

O grupo escolheu o polímero poli (N-isopropilacrilamida), também conhecido como PNIPAM, que é sensível à temperatura. Ao contrário da maioria dos materiais, este polímero termossensível se dissolve em água em temperaturas abaixo de 32 ℃ e é insolúvel em temperaturas mais altas - o inverso da maioria dos materiais. A temperatura na qual o comportamento do polímero muda é conhecida como temperatura crítica mais baixa da solução.

A temperatura da solução crítica exclusivamente mais baixa do polímero termossensível pode ser alterada, Contudo, incorporando grupos de átomos que controlam a maneira como o polímero reage às mudanças na temperatura ambiente. Adicionar átomos ao polímero termossensível que gostam ou não de água permite que o polímero mude sua temperatura de solução crítica inferior para ficar perto da temperatura do corpo humano de 37 ℃ - valioso para aplicações de entrega controlada de drogas.

Um tipo de modelo computacional que a equipe de Deshmukh desenvolveu para o polímero termossensível é chamado de modelo de granulação grossa, onde um grupo de átomos é organizado junto no modelo no que é conhecido como uma esfera. Além disso, esta é a primeira tentativa de utilizar uma abordagem específica de aprendizagem de máquina baseada em dados, chamado de método de escalonamento multidimensional não métrico, para analisar trajetórias de simulação de dinâmica molecular de um modelo de granulação grossa de um polímero sensível à temperatura.

"Esta análise mostra a presença de múltiplos estados metaestáveis ​​de PNIPAM durante sua transição conformacional acima da temperatura crítica mais baixa da solução, que fornece insights totalmente novos sobre esse processo, "Deshmukh disse.

"O desenvolvimento de modelos precisos de granulação grossa é uma tarefa muito desafiadora porque é necessário capturar as interações entre o polímero consigo mesmo e entre o polímero e as moléculas de água com muita precisão, "disse Karteek Bejagam, um pesquisador de pós-doutorado no laboratório de Deshmukh e um dos principais autores do estudo. "Especificamente, o equilíbrio sutil nas interações entre o polímero e a água deve ser capturado com precisão para que possa reproduzir o comportamento de solubilidade dos polímeros em diferentes temperaturas. "

“Sabemos que o modelo funciona, porque resistiu mesmo em condições variáveis, "disse Yaxin An, um Ph.D. de terceiro ano estudante do grupo de Deshmukh. "É fantástico ver o comportamento esperado tanto no computador quanto na realidade."

Experimentalmente, vários fatores foram relatados como afetando a temperatura crítica mais baixa da solução do polímero termossensível. Por exemplo, a tacticidade da espinha dorsal do polímero - um termo que denota um arranjo particular de moléculas - pode alterar a temperatura de solução crítica mais baixa observada na faixa de 17 ℃ a 34 ℃.

"Este novo modelo de granulação grossa do PNIPAM foi construído de tal forma que pode reter a taciticidade do PNIPAM e, portanto, pode capturar os efeitos observados em experimentos de laboratório, "disse Samrendra Singh, um estudioso visitante do grupo de Deshmukh.

Esta pesquisa usou o supercomputador Cori no Centro Nacional de Computação Científica de Pesquisa Energética do Departamento de Energia para desenvolver esses modelos. A validação extensiva do modelo foi feita na Advanced Research Computing da Virginia Tech.

Atualmente, O grupo de Deshmukh está utilizando o modelo do polímero termossensível para simular arquiteturas complexas com o objetivo de fornecer insights sobre as estruturas em cadeias de polímero individuais presentes nesses materiais, que são de outra forma inacessíveis, mesmo com os avanços existentes nas técnicas experimentais.