Pesquisadores da North Carolina State University desenvolveram uma nova ferramenta computacional que permite aos usuários realizar simulações de nanopartículas magnéticas multifuncionais com detalhes sem precedentes. O avanço abre caminho para novos trabalhos voltados ao desenvolvimento de nanopartículas magnéticas para uso em aplicações de entrega de drogas a tecnologias de sensores.
“Nanopartículas magnéticas de automontagem, ou MNPs, têm muitas propriedades desejáveis”, diz Yaroslava Yingling, autor correspondente de um artigo sobre o trabalho e professor de ciência e engenharia de materiais na NC State. "Mas tem sido um desafio estudá-los, porque os modelos computacionais têm se esforçado para explicar todas as forças que podem influenciar esses materiais. As MNPs estão sujeitas a uma interação complicada entre campos magnéticos externos e campos magnéticos de van der Waals, eletrostáticos, dipolares, estéricos, e interações hidrodinâmicas."

Muitas aplicações de MNPs exigem uma compreensão de como as nanopartículas se comportarão em ambientes complexos, como o uso de MNPs para fornecer uma proteína ou molécula de droga específica a uma célula afetada por câncer alvo usando campos magnéticos externos. Nesses casos, é importante poder modelar com precisão como as MNPs responderão a diferentes ambientes químicos. Técnicas de modelagem computacional anteriores que analisaram as MNPs foram incapazes de explicar todas as interações químicas que as MNPs experimentam em um determinado ambiente coloidal ou biológico, concentrando-se principalmente nas interações físicas.

"Essas interações químicas podem desempenhar um papel importante na funcionalidade dos MNPs e como eles respondem ao seu ambiente", diz Akhlak Ul-Mahmood, primeiro autor do artigo e Ph.D. estudante na NC State. "E a modelagem computacional detalhada de MNPs é importante porque os modelos oferecem um caminho eficiente para projetarmos MNPs para aplicações específicas.

"É por isso que desenvolvemos um método que leva em conta todas essas interações e criamos um software de código aberto que a comunidade científica de materiais pode usar para implementá-lo".

"Estamos otimistas de que isso facilitará novas pesquisas significativas sobre MNPs multifuncionais", diz Yingling.

Para demonstrar a precisão da nova ferramenta, os pesquisadores se concentraram em nanopartículas de magnetita funcionalizadas por ligantes de ácido oleico, que já foram estudadas e são bem compreendidas.

“Descobrimos que as previsões da nossa ferramenta sobre o comportamento e as propriedades dessas nanopartículas eram consistentes com o que sabemos sobre essas nanopartículas com base na observação experimental”, diz Mahmood.

Além disso, o modelo também ofereceu novos insights sobre o comportamento dessas MNPs durante a automontagem.

“Acreditamos que a demonstração não apenas mostra que nossa ferramenta funciona, mas destaca o valor adicional que ela pode fornecer em termos de nos ajudar a entender a melhor forma de projetar esses materiais para alavancar suas propriedades”, diz Yingling.

O artigo, "All-Atom Simulation Method for Zeeman Alignment and Dipolar Assembly of Magnetic Nanoparticles", foi publicado no Journal of Chemical Theory and Computation . + Explorar mais

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