如今化學家在計算機上所進行的實驗幾乎與在實驗室里做的一樣多。從計算機上獲得的理論結果被現實中的實驗證實，之后又產生了新的線索，引導我們去探索原子世界工作的原理。在這一角度，理論和實踐呈現出相輔相成、互相促進的關系。

　　牛頓和薛定諤的貓。在此之前，經典物理學與量子力學分屬于互相對立的世界，而2013年諾貝爾化學獎在這兩個世界之間打開了一扇門，并帶來了活躍的合作前景。

　　如今，當科學家在模擬分子反應的過程時，他們會在必要時借助計算機的力量。反應系統核心的計算基于量子物理學，而在遠離反應核心區域的地方，模型計算則基于經典物理學；在最外的幾層，原子和分子甚至混合在一起，形成同質的物體。通過這些理論簡化，我們可以對大型的化學系統進行模擬計算。

　? 北京時間10月9日消息，2013諾貝爾獎化學獎得主為：馬丁·卡普拉斯(Martin Karplus)，邁克爾·萊維特(Michael Levitt)和亞利耶·瓦謝爾(Arieh Warshel)，以獎勵他們在“發展復雜化學體系多尺度模型”方面所做的貢獻。

　　化學反應極為迅速，在數百萬分一秒間，電子已經完成從一個原子核向另一個原子核的遷移。經典化學已經難以跟上這樣的步伐，要想借助實驗方法去描繪化學過程中的每一個小步驟幾乎已經是不可能的任務。今年的諾貝爾化學獎成果簡單來說便是綜合了兩個不同領域方法的精華，設計出了基于經典物理與量子物理學兩大領域的方法。

　　將實驗帶入信息時代

　　化學反應極為迅速，電子在原子核間迅速遷移，讓科學家們眼花繚亂。2013年度諾貝爾化學獎的獲得者們所做的工作，讓化學家們得以借助計算機的幫助揭示化學的神秘世界。這一進展所帶來的對詳細化學過程的了解將幫助我們改善催化劑，藥物甚至太陽能電池板方面的工藝。

　　現在，全世界的化學家們每天都在計算機上設計并進行實驗。這樣的場景之所以可能，正是得益于三名科學家：Martin Karplus, Michael Levitt 和Arieh Warshel在上世紀70年代開始所做的工作。他們仔細審視復雜化學過程中的每一個小步驟，而這些細節通常是肉眼難以察覺的。

　　一張圖像勝過千言萬語，但并非全部

　　舉例來說，若你要開展針對植物葉綠素光合作用方面的研究，你首先將需要了解葉綠素所涉及蛋白質的精細結構，這在數據庫中便可以找到，你可以隨意查看光合作用所涉及的蛋白質的詳細結構，甚至查看每一個原子。這些巨大的分子機構可能包含數以十萬計的原子，在其中存在一個很小的區域稱作反應中心。正是在那里水分子被分解。但實際上僅有少部分的原子實際參與到了這項過程中，盡管你對這些原子和離子的位置已經很清楚，但你卻無從知曉它們各自在反應中的作用。這正是傳統化學方法無能為力的地方，它難以展示化學反應的過程，而這種困境也正是此次獲獎科學家們所要解決的問題。

　　理論與實踐的相互促進

　　借助軟件幫助，你可以模擬一個化學過程中各種可能的反應路徑。這樣做將讓你得以了解在反應不同階段不同粒子所起的作用。隨后你可以開展實驗來驗證這種計算機給出的反應路徑是否可行，從而反過來修正模型，提升其進行模擬時的精確度。如此相互促進，讓現在化學家們在試管和計算機前所花費的時間已經幾乎相同。

　　抉擇困境

　　在此之前，化學家們實際上已經擁有進行計算機模擬的手段，通常主要有兩種原理，要么基于經典物理學，要么則是基于量子物理學。經典物理的強大之處在于其計算過程相對簡單，并且可以擁有模擬非常大型的分子結構。但是它也擁有明顯的劣勢，那就是它無法模擬化學反應過程。因此為了表現這一部分，化學家們不得不求助于量子物理學。然而在量子物理學方向需要海量的計算，也因此只能被應用于非常有限的小分子上。而2013諾貝爾化學獎獲得者們的貢獻就在于他們將這兩種完全不同的領域結合了起來。

　　誕生過程

　　1970年代，正在美國哈佛大學的Martin Karplus便已經針對基于量子物理原理的化學模擬方法開展了深入研究；而在以色列魏茨曼科學研究所，Arieh Warshel和Michael Levitt創建了強大的基于經典物理原理的計算機模擬程序。他們的程序可以模擬幾乎所有類型的分子，甚至那些結構巨大的生物分子。

　　1970年，在以色列完成博士研究之后來到美國的Arieh Warshel加入Karplus的實驗室。正是從這時開始，這兩組科學家開始將各自的模擬方法相互借鑒融合，共同發展更強大的模擬方法。這種方法對化學過程中不同的電子采取不同的處理方式。當對自由電子進行處理時采用量子物理原理，而對其他電子與原子核則采取更加基于經典物理的方案。在對視網膜的模擬研究過程中他們達到了預期目標。1972年，他們公布了這項最新的方法，這是世界上首次實現這兩種方法的結合。但這種方法是有局限性的，它要求分子必須是鏡面對稱的。

　　隨后兩年時間，他們繼續嘗試改進這項模擬方法，這次選中的目標是酶。酶是生命體不可缺少的機制，酶之間的相互作用讓生命成為可能，酶操控著生命體內的幾乎全部化學反應。要想理解生命就必須理解酶。

　　在對酶的研究中，研究組進一步完善了他們的模擬方法。到1976年，研究組終于實現了目標，發表了第一份酶反應的計算機模型。這項成果是革命性的，因其終于實現了對所有分子的適用性。

　　計算生命化學的通用程序

　　經過在哈佛大學為期兩年的深造，瓦謝爾與萊維特重新會合。而萊維特已在劍橋大學完成博士培訓，主要研究生物分子學，如DNA、RNA和蛋白質等。他使用了經典的計算機程序來更好地了解生物分子究竟是什么樣子的。但其局限性不可否認，只能研究靜止狀態下的分子。

　　瓦謝爾與萊維特的志向很遠大。他們希望開發出一款程序，可用來研究酶類，以及主導和簡化鮮活有機體化學過程的蛋白質。在學生時代，瓦謝爾就曾關注過酶類的功能。也正是酶類之間的相互合作讓生命成為可能，它們幾乎控制著生命體內的所有化學反應。如果想了解生命，就需要了解酶類。

　　為模擬酶類反應，瓦謝爾與萊維特需要使經典和量子物理學更順暢地協作，這可能需要幾年的時間來解決各種問題。于是，他們在魏茨曼科學研究所(Weizmann insitute)著手研究。但幾年后萊維特完成博士后培訓后，他回到了劍橋。后來，瓦謝爾與萊維特在劍橋會合。1976年，他們實現了自己的目標，發表了全球首個酶類反應計算機模型。自此，在模擬化學反應時，規模已不再是問題。

　　專注于核心原子

　　當前化學家在模擬化學過程時，他們會應用到所需的一切裝備。他們會對直接影響化學過程的每一個電子和原子核進行破費周折的量子物理計算。這樣，他們才可能獲得最佳的實驗結果。而分子的其他部分則使用經典的方程式進行模擬。

　　為了不浪費計算資源，萊維特和瓦謝爾已經對工作量進行了進一步削減。計算機無需再對每一個單一的原子進行計算，尤其是那些無關緊要的部分。他們已經證明，在計算過程中，完全可以將幾個原子進行合并處理。

　　模擬的深遠意義需由未來決定

　　當前科學家們可以通過計算機進行試驗，這有利于我們更深入地了解整個化學過程。卡普拉斯、萊維特和瓦謝爾所發明的多尺度模型的意義在于其具有普遍性，可用來研究各種各樣的化學過程，從生命分子到工業化學過程等。科學家們還可以以此優化太陽能電池、機動車的燃料，甚至要藥品等。

　　其研究進展還不僅如此，萊維特還曾在一份刊物中談到其夢想：在分子層面上模擬鮮活有機體，這是一個頗具吸引力的想法。今年的諾貝爾化學獎得主所開發的計算機模型已經足夠強大，但究竟能在多大程度上豐富我們的知識還需時間來決定。

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