Repetibilidad de los cálculos de energía libre relativa en solución con ANI-2x y MACE-OFF23

Área de la Ciencia:

• Química Computacional
• Modelado Molecular
• Química Física

Sus antecedentes:

• Los cálculos de energía libre alquímica son vitales para predecir propiedades moleculares.
• Los potenciales de redes neuronales (NNP) ofrecen una alternativa prometedora y transferible a los campos de fuerza tradicionales.
• La evaluación de la idoneidad de los NNP para simulaciones complejas, especialmente en fases condensadas, sigue siendo un área de investigación activa.

Objetivo del estudio:

• Investigar la viabilidad y los desafíos del uso de NNP para cálculos de energía libre alquímica.
• Evaluar el rendimiento de diferentes NNP (ANI-2x y MACE-OFF23(small)) en la predicción de estados tautoméricos.
• Desarrollar y probar una metodología para la interpolación suave entre estados utilizando la mezcla de energía y átomos dummy.

Principales métodos:

• Se empleó un enfoque de doble topología de coordenada única para los cálculos de energía libre alquímica.
• Se utilizó la mezcla de energía a través del enmascaramiento selectivo de interacciones que involucran átomos dummy para la interpolación de estados.
• Se probó el marco con NNP ANI-2x y MACE-OFF23(small) para las diferencias de energía libre de tautómeros en solución acuosa.

Principales resultados:

• MACE-OFF23(small) arrojó resultados de energía libre convergentes.
• Las simulaciones con ANI-2x exhibieron una variabilidad significativa y problemas de convergencia.
• El rendimiento de ANI-2x se vio obstaculizado por la dinámica lenta del agua y la sobreestabilización del soluto, lo que provocó dificultades de muestreo.

Conclusiones:

• Los NNP transferibles son ventajosos pero requieren una validación rigurosa en entornos de fase condensada.
• La elección del NNP impacta significativamente la fiabilidad de los cálculos de energía libre.
• Es esencial una evaluación cuidadosa de la dinámica de los NNP y el potencial de estados metaestables antes de su aplicación en simulaciones de energía libre.