诺贝尔化学奖：把化学反应搬进电脑

    2013年10月9日下午5点45分，瑞典皇家科学院宣布将本年度诺贝尔化学奖授予3位美国科学家——斯特拉斯堡大学教授马丁·卡普拉斯、斯坦福大学教授迈克尔·莱维特，以及南加州大学教授亚利耶·瓦谢尔，以表彰他们“发展多尺度模型研究复杂化学体系”。

    把化学反应搬进“计算机试管”

    获得2013年度诺贝尔化学奖的3位科学家的贡献，涉及用复杂的物理模型描述同样复杂的化学反应，听上去有点悬乎。通俗地说，就是将一些在实验室里难以实现的化学反应搬到计算机上，以预测实验过程、现象、结果。有人调侃说，今年的化学奖可以说是“理综奖”——用物理方法建立化学分子模型，最后研究化学与生物相关问题，理化生齐聚一堂。

    说起用建立模型的方法研究化学反应，人们大概都不会忘记高中时化学老师用塑料球和短棍制作的分子模型，非常直观又易于理解。但实际化学反应涉及亿万个分子，发生速度极快，空间尺度又极小，还往往涉及识别、结合、分离等多个复杂的动态过程。简单的建模方法难以胜任，传统实验手段又不可能捕捉到化学反应的每一个细节。计算机模拟这时则迎难而上，将化学实验搬进了“数码试管”。

    举个小例子。多年来人们一直希望人工模拟植物光合作用，以研制更为高效的太阳能电池。研究人员希望实现的是：水分子在阳光刺激下，发生一系列化学反应，最后分解成氧气和氢气，后者是太阳能电池的主要能量源。整个反应既复杂又快，几乎是阳光照下的一刹那，氢气就被制造出来了。离开了植物体及关键的叶绿素，想人工实现这一过程十分困难。

    一开始，研究人员并不知道整个反应是怎么发生的。有研究人员利用计算机模拟的办法，在计算机上给出了光合作用的完整流程。弄清原理之后，研究人员才开始依葫芦画瓢，慢慢建立起实验系统来。

    宏观微观 大小通吃

    说到模拟，其实早在一百多年前诺奖尚未设立之时，就有很多人做过，那时研究人员主要用经典物理办法解释一些宏观尺度的问题。

    上世纪初量子物理体系逐渐建立后，人们发现很多微观世界的问题用量子物理描述更合适。经典物理的优势是计算简便，适用于大分子模型，缺点则是精度不高，无法模拟小分子。相比之下量子物理精度高，但计算量很大，碰到大一点的分子结构便鞭长莫及。

    应该选择哪种模型呢？这种割裂一度让化学家们无所适从。

    很多生物化学反应其实是多尺度过程。例如氨基酸组装成多肽再形成生物大分子，就是一个尺度逐渐增加的过程，单靠经典物理或量子物理模型均无法完整地描述它。在这样的困难下，此次获诺奖的3位科学家从上世纪70年代开始，就创造性地将两种方法结合在一起，形成了一种结合经典物理与量子物理的多尺度模拟方法，首次使得计算机模拟既能兼顾大分子结构，又不舍弃小分子的细节。

    他们成功建立了上述算法，并处理了诸如视网膜分子由自由电子运动造成的结构变化之类的问题。他们还优化了计算过程，让计算机自动放弃与研究对象无关的单原子分子，大大节省了工作量。

    例如，在模拟药物如何与身体内的目标蛋白耦合时，计算机能对目标蛋白中那些与药物产生作用的原子采用量子物理学计算方法。至于蛋白质中剩下的部分，采用精度不那么高的经典物理学方法就好。

    在3位科学家卓越的工作基础上，后来的科学家们逐渐建立起了具有普遍适用性的多尺度计算模型。他们的方法，已在生物、化学、材料等领域得到广泛应用。例如，科学家们以此优化药物设计，制造更高效的空气净化化学品，还可以通过研究催化水分子的分解来开发更多清洁能源。