Сотрудники Лаборатории нейтронной физики ОИЯИ, используя возможности установки НЕРА на реакторе ИБР-2, а также комплементарные методы, проводят исследования динамики молекулярной структуры органических соединений. Исследования способствуют развитию методов и подходов, используемых в дизайне и изучении свойств лекарственных соединений, систем направленной доставки препаратов в ткани организма.
«Комплексные исследования динамики водородсодержащих соединений, в том числе известных лекарственных веществ и новых соединений – одно из ключевых направлений исследований группы НЕРА. Экспериментальные данные, полученные методом неупругого рассеяния нейтронов, анализируются в комплексе с результатами рамановской, инфракрасной спектроскопии и спектроскопии ядерного магнитного резонанса, с обязательным привлечением современных методов молекулярного моделирования. Такой подход успешно продемонстрирован в работе молодых сотрудников нашей группы», — отмечает Елена Ракша, начальник группы НЕРА ЛНФ ОИЯИ.
MLIP для органических молекулярных кристаллов
Одно из направлений работы постдока ЛНФ Полины Кобчиковой – машинно-обучаемые межатомные потенциалы (MLIP, machine-learned interatomic potentials) — популярный инструмент для моделирования широкого круга систем. MLIP позволяют приблизиться к точности, сопоставимой с точностью универсального метода расчета — теории функционала плотности (DFT), при существенно меньших вычислительных затратах. Несмотря на эти преимущества, MLIP имеют и ряд ограничений. В частности, остается открытым вопрос их применимости к молекулярным кристаллам.
В своей работе Полина Кобчикова предложила расширить практическое использование универсального машинно-обучаемого потенциала UMA (Universal Materials Atomistic) применительно к органическим молекулярным кристаллам. Потенциал UMA валидировался на полиморфах глицина и эталонном наборе молекулярных кристаллов X23 путем сравнения энергетических, структурных и колебательных характеристик с результатами первопринципных расчетов. Основное внимание уделялось анализу влияния ограничений гармонического и квазигармонического фононных приближений на результаты моделирования.
Итогом работы стало подтверждение того, что по отношению к органическим молекулярным кристаллам данный подход обеспечивает масштабируемое и физически непротиворечивое моделирование, недоступное традиционным методам.
Циклический R-S димер ибупрофена
Колебательная спектроскопия ибупрофена
Исследование лаборанта ЛНФ Полины Гергележиу посвящено изучению молекулярной динамики ибупрофена. С момента регистрации ибупрофена (1962 год) накоплен обширный экспериментальный материал по его структуре и свойствам, поэтому ибупрофен используется в качестве удобного модельного соединения для разработки и тестирования новых экспресс-методов обнаружения и идентификации лекарств, дизайна новых систем доставки лекарств.
В работе представлены детальные исследования молекулярной динамики рацемата ибупрофена методом неупругого рассеяния нейтронов (НРН) на спектрометре НЕРА. В отличие от оптических методов (инфракрасная и Раман-спектроскопия), метод НРН обладает уникальной чувствительностью к колебаниям атомов водорода и в нем отсутствуют строгие правила отбора, что делает его незаменимым для изучения водородных связей.
В результате совместного анализа экспериментальных данных (НРН, ИК, Раман-спектроскопия) и результатов молекулярного моделирования были идентифицированы характерные частоты колебаний карбоксильной группы, которые могут выступать в качестве спектральных маркеров межмолекулярных взаимодействий. «Практическая значимость выявленных маркеров заключается в том, что они дают спектральный «индикатор», или «отпечаток», состояния карбоксильной группы. Это позволяет отслеживать характер и динамику образования водородных связей в ибупрофене и родственных соединениях», — рассказывает Полина Гергележиу.
На 62-й сессии Программно-консультативного комитета ОИЯИ по физике конденсированных сред, состоявшейся в январе 2026 года, в конкурсе докладов молодых ученых второе и третье место заняли соответственно Полина Кобчикова с докладом «Межатомные потенциалы машинного обучения для молекулярных кристаллов гибких органических соединений» и Полина Гергележиу с докладом «Колебательная спектроскопия ибупрофена: экспериментальные особенности и DFT-расчет».
