Es ya una noción común el advertir que el empleo de las computadoras digitales  no solamente ha acelerado el ritmo de desarrollo de diversas ciencias, sino que también impone modificaciones en la forma que la investigación aborda sus objetos de estudio.

            En un inicio, las computadoras eran apreciadas por su enorme capacidad y velocidad en la ejecución de cálculos numéricos. Problemas cuya solución podía ocupar el trabajo de calculistas humanos por semanas enteras, podían ser resueltos –con el empleo de computadoras- en unas horas o incluso en unos cuantos segundos.

            Con el paso del tiempo pudo apreciarse que en realidad las computadoras digitales eran procesadores de símbolos, y no exclusivamente de números y operaciones matemáticas.

            Y ha sido, justamente, esta combinación de realizar operaciones numéricas con gran velocidad y precisión y el procesamiento de símbolos –posiblemente estructurados en una forma compleja- lo que ha dado origen a disciplinas científicas específicas que aún se encuentran en sus etapas iniciales. Tales son los casos de las áreas de investigación denominadas física computacional, química computacional y biología computacional. Poco a poco, estos territorios recién abiertos a la indagación científica ganan legitimidad entre la comunidad científica mundial.

            Es así como este año fue otorgado el Premio Nobel de Química a Martin Karplus, Michael Levitt y Arieh Warshel, por sus destacadas contribuciones a la química computacional. Los tres científicos desarrollaron modelos computacionales que explican los complejos procesos químicos y prevén sus resultados. Hoy en día –afirman los galardonados- la computadora es una herramienta tan importante como el tubo de ensayo. Según lo que entiendo sobre el tema, esto es así porque la computadora en este terreno se emplea para algo más que realizar cálculos numéricos.

La química computacional es una rama de la química que utiliza computadoras para ayudar a resolver problemas químicos. Utiliza los resultados de la química teórica, incorporados en algún programa computacional para calcular las estructuras y las propiedades de moléculas y cuerpos sólidos. Mientras sus resultados normalmente complementan la información obtenida en experimentos químicos, pueden, en algunos casos, predecir fenómenos químicos no observados a la fecha. La química computacional es ampliamente utilizada en el diseño de nuevos medicamentos y materiales.

Los métodos empleados cubren situaciones estáticas y dinámicas. En todos los casos, el tiempo de cómputo aumenta rápidamente a medida que el tamaño del sistema estudiado crece. Este sistema puede ser una simple molécula, un grupo de éstas o un cuerpo sólido. Estos métodos, por lo tanto, se basan en teorías que van desde la alta precisión, pero apropiados para pequeños sistemas, a las buenas aproximaciones, pero apropiadas para grandes sistemas. Los métodos más precisos son llamados métodos ab initio, los cuales están basados totalmente en la teoría de los primeros principios. Los menos precisos son llamados empíricos o semi-empíricos, debido a que son obtenidos de resultados experimentales, a menudo de átomos o moléculas relacionadas y se usan en conjunto con la teoría.

El término química teórica puede ser definido como una descripción matemática de la química, mientras que la química computacional es usualmente usado cuando un método matemático está lo suficientemente bien desarrollado que puede ser automatizado mediante una implementación computacional. Casi cualquier aspecto de la química puede ser descrito de manera cualitativa o aproximadamente cuantitativamente mediante un esquema computacional. Y es este rasgo –el análisis cualitativo- el que da una marca original a la química computacional.

En la química teórica, químicos, físicos y matemáticos desarrollan algoritmos y programas para predecir propiedades atómicas y moleculares y para encontrar los caminos que llevan a las reacciones químicas. Por el contrario, los químicos computacionales pueden simplemente aplicar los programas y metodologías existentes para responder a preguntas químicas específicas. Hay dos aspectos que marcan la importancia de la química computacional: (1) Los estudios computacionales pueden llevarse a cabo con el fin de encontrar un punto de partida para la síntesis de laboratorio o para ayudar en el entendimiento de datos experimentales; (2) Los estudios computacionales pueden ser usados para predecir moléculas hasta la fecha totalmente desconocidas o explorar mecanismos de reacción que no han sido fáciles de estudiar mediante experimentos.

Así, la química computacional puede ayudar a los químicos experimentales o los puede desafiar a encontrar objetos químicos totalmente nuevos.

Dentro de la química computacional destacan importantes áreas: La predicción de la estructura molecular de las moléculas por el uso de simulación de fuerzas, o más precisión en los métodos de la química cuántica; y el almacenamiento y búsqueda de datos en entidades químicas para identificar correlaciones entre estructuras químicas y propiedades observadas.

            Lo cual proporciona enfoques computacionales para ayudar a una eficiente síntesis de componentes, así como para diseñar moléculas que interactúen de forma específica con otras moléculas (por ejemplo, el diseño de fármacos). Entonces, parte del laboratorio químico se transforma en un laboratorio virtual que opera en los circuitos de una computadora digital, lo cual abre un mundo de posibilidades a la investigación científica. ¿Se tratará ya este tema en las aulas universitarias?

            Reflexionar para comprender lo que se ve y lo que no se ve.

Manuel Martínez Morales

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