唯物論有句經典名言：世界是物質的，物質是運動的，運動是有規律的。這不僅是在描述人類所生活其中的宏觀世界，也道出了微觀世界的本質。得益于理論發展、實驗和計算技術的飛躍，人們對種種宏觀自然科學現象的解釋已經越來越向微觀粒子世界探求。
比如我們已經普遍認識到，當物質從固態向液態和氣態轉變，是分子運動速度加快、分子間相互作用力減弱的過程；藥物進入人體后帶來疾病的治愈，是藥物分子與蛋白質等生物大分子之間發生相互作用的結果。這種觀察方式在生命科學相關領域尤其深入人心，生命的維持有賴于分子運動，要揭示各種生物分子的功能，就必須捕捉到它們的三維構象動態分布，而不僅僅是單一結構的靜態描繪。
這一范式的興起和發展，離不開一種強大的、基于計算的研究工具，那就是分子動力學（Molecular Dynamics，MD）。
如何在計算機上看見動起來的粒子
分子動力學誕生于上世紀50年代末，由兩位計算物理學家Berni Alder和Tom Wainwright提出。
它是一種基于經典牛頓力學的分子模擬方法，能夠計算出分子體系隨時間的演化性質，利用這種方法，可以基于當前分子體系的位置、速度和動能等信息輸入，來預測一定時間后該體系的位置、速度和動能，獲取分子體系中各種粒子（如分子、原子、離子等）的運動軌跡，從而得到體系的統計性質，比如可能的構型、熱力學參數、分子在溶液中的擴散行為、平衡態性質等。
顯然，利用分子動力學模擬能夠獲取的信息量，直接上升了一個維度，所以它的出現很快就在許多科學領域帶來了變革性的進展。研究人員可以使用MD來模擬計算藥物與靶標蛋白的作用機制，為藥物設計和新藥的發現提供寶貴的線索；在材料科學中，MD被用于分析材料的結構、相變過程、生長和界面現象，為預測材料性能和優化材料設計提供科學依據，尤其在電子元件、催化劑等的研發中發揮著重要作用。同時，凝聚態物理領域的超導體、磁性材料等凝聚態系統的結構、相變和動力學，也需要借助MD來研究。
可以說，分子動力學方法的核心價值，就是為這些領域的微觀粒子研究提供了一個三維且動態的觀察窗口，與靜態的平面結構相比，一段動起來的“蛋白質影片”給人呈現的信息無疑更加直觀、清晰且豐富。
這也是最近備受矚目的Alphafold 3不能完全代替分子動力學的原因。
今年5月，谷歌子公司DeepMind推出的AlphaFold 3模型登上Nature頭版，在生物學和AI界引起了極大關注，它能夠以前所未有的原子精度預測出幾乎生物分子的結構和相互作用，被認為是計算結構生物學發展的一大里程碑，將加速生物醫學上的突破。
AlphaFold 3對感冒病毒Spike蛋白（藍色）的靜態結構預測，灰色部分為預測結果。
但顯而易見，Alphafold也有它無法完成的任務，正如AlphaFold 3的作者所承認，它只能做生物分子3D結構的靜態預測，而不能刻畫對溶液中生物分子系統的動力學行為，對復雜的「蛋白質-蛋白質」或「蛋白質-小分子」相互作用的捕捉能力很有限，此外，它還有深度學習模型所固有的黑盒性質，可能會產生一定幻覺，導致其預測準確性降低。
許多應用Alphafold做分子結構預測的研究都表明，分子動力學模擬始終發揮著不可替代的作用。比如2023年發表在《Journal of Chemical Information and Modeling》期刊上的一項研究，使用Alphafold 2對嗅覺受體的結構進行的預測只能得到單一結構，并不能捕捉該受體可能的多種構象狀態，而且仍必須依賴分子動力學模擬對模型預測做精細的調整和驗證。
作者在論文中強調，MD模擬是檢驗模型預測結構的穩定性的關鍵。
分子動力學的“動態3D特效”
MD捕捉分子動態性的能力帶給自然科學的價值之大，其實可以類比電腦生成圖像技術（Computer-generated imagery，CGI）出現后，為電影、游戲、虛擬現實等領域帶去的革命性影響。
同樣是基于計算機，MD模擬微觀粒子的運動，CGI則以3D建模的方式復刻宏觀世界的事物，以及進一步創造出不存在的虛擬物，給人以假亂真的視覺效果。
在CGI技術出現以前，電影的制作只能完全基于物理現實去安排人物角色和場景，難以將無限的創意變為現實，電影的造夢特質大打折扣。此外，傳統影視拍攝中的許多復雜場景，都不得不通過物理裝置和實景建造來呈現，所以投入成本高，制作周期長。
而CGI的出現帶來了一場電影行業的革命。一方面，電影和視頻游戲可以打破物理現實的限制創造虛擬的角色和場景。比如《指環王》中的獸人士兵，這些靈動的角色和復雜的虛擬場景都是出自CGI的“魔法”。另一方面，CGI也使電影行業更加工業化，大大降低了制作成本。比如說要完成一個成千上萬人的人群全景的拍攝，使用CGI要劃算得多；對于動畫影片的制作，基于計算機的CGI也有著比傳統人工畫紙更高的生產效率。
電影《阿凡達》
MD方法對于自然科學研究有著相似的影響力：降本增效，同時提供更有信息量的“觀看”體驗。
在沒有MD的時代，科學家面臨的首先是研究手段的局限。要研究物質的微觀粒子，不外乎理論計算和實驗兩種方式。但從理論到實驗其實存在一定的鴻溝，往往要反復多次試驗，才能獲得可靠的結論，而且過程中的不可控性較強。拿材料研發來說，很長一段時間都依賴“原始”的試錯法，人力物力的消耗大，研發周期很長，失敗風險也不小。
而分子動力學所基于的計算模擬，如今已經成為理論和實驗之外的第三大研究工具，對許多科學研究的效率提升和成本降低做出了很大貢獻。
MD讓我們能夠先在計算機上模擬粒子的化學和物理過程，獲取微觀層面的動力學信息，從而提供理論支持，而且還能嚴格控制變量，避免實驗中的潛在不確定因素，指導更好的實驗設計。比如通過模擬材料分子的動力學行為，可以預測材料的宏觀性能，以及合理推測實驗數據走勢，實驗的成本就可以節省許多。此外，MD還大大突破了傳統實驗的環境限制，在超高壓、超高溫和強電場這些嚴酷條件下，MD模擬就派上用場了。
其次，在不做分子動力學模擬的情況下，人們對分子和原子的觀察只能局限于靜態影像，信息量有限。比如在做藥物設計時，研究人員就很難看清蛋白質的動態結構，以及藥物分子接近其目標受體時是如何運動的。
MD就好比電影中的CGI技術，為蛋白質分子結構加上了“動態3D效果”。無論是冷凍電鏡拍攝的蛋白質分子結構“高清照片”，還是AI模型預測的蛋白質三維靜態結構，都無法取代分子動力學拍攝出來的蛋白質分子結構運動“電影”。畢竟，蛋白質一次折疊的信息，就需要至少十億張“照片”才能描述。
計算加速引擎：算得更快，看得更多
在發展歷程上，分子動力學與CGI還有另外一個不得不提的相似之處，那就是二者都曾經歷硬件算力方面的制約。
1990年代中期，人們對于使用計算機來制作整部數字電影的能力仍抱有懷疑，直到全3D動畫電影《玩具總動員》的出現給了人們信心，但受到當時電腦的計算能力限制，這部影片的每一幀都需要花費4到13個小時。
尤其是其中的渲染技術，對計算資源的要求極高，這事實上推動了后來GPU的誕生。
GPU的全稱是“圖形處理器”（Graphics Processing Unit）”，由英偉達于1999年發布，它最初的設計目的就是為了加速3D圖形的渲染。CGI技術發端于計算機圖形學（Computer Graphics，CG），研究如何在計算機中表示、計算和處理圖形，尤其是要對三維事件的點陣通過矩陣變化投影到二維平面（即光柵化），這需要大量的矩陣計算，而GPU就提供了并行計算的能力，比CPU更快。如今，GPU已經從最開始應用于3D渲染、視頻游戲、藝術設計，到成為人工智能大模型高度依賴的算力引擎。
分子動力學在經歷數十年的計算資源瓶頸后，也終于在2007年迎來了它的超強算力引擎——安騰超級計算機（Anton）。
美國D. E. Shaw研究所設計安騰的目的，就是專門為了加速分子動力學模擬計算。
很長一段時間內，MD模擬都難以對體系做較長時間尺度的計算，舉個例子，為了“拍攝”到包含百萬個原子的蛋白質分子運動“電影”，計算機必須進行以飛秒為時間尺度的連續運算，每一次計算的對象是100萬原子間的相互作用力，以預測每個原子在下一飛秒的位置、速度和能量狀態。僅僅1微秒長的“電影”，就需完成高達4億至8億次計算。如此龐大的計算量，即便是全球頂尖的超級計算集群，每天也只能做納秒級別的模擬計算，極大地限制了科研進程。
安騰的橫空出世，革命性地破解了MD模擬的計算難題。為了提升計算效率，安騰在軟硬件方面做了全面的定制化，它采用ASIC（Application Specific Integrated Circuit）專用芯片架構，盡可能減少了數據的傳輸，在芯片上分區域、分精度計算不同任務，同時還開發了匹配的動力學模擬軟件Desmond。
最新的第三代安騰計算分子動力學模擬任務的速度，已經比現有通用型超級計算機快了100倍以上，可以在10個小時內完成過去一整年才能算完的任務。
RLY-4008 與 抑制劑 FGFR2 的復合晶體結構
更振奮人心的是，安騰超算在藥物研發領域實現了震驚世界的落地應用，美國的Relay公司就是在安騰的計算支持下，在2016年成功確認了一款治療膽管癌的FGFR2抑制RLY-4008的結構，一舉成為制藥行業的領頭羊。
這里也順便一提，正如英偉達的頂級圖形顯卡在今天一卡難求，安騰超算也成了一個卡脖子的存在，全球僅有的幾臺機器位于美國D. E. Shaw 研究所和匹茲堡超算中心，其他機構都需要研究提案才能申請使用，在分子動力學模擬專用超算的自主研發上，我們任重道遠，而且不容懈怠。
因為可以預見的是，分子動力學在基礎科學研究中的價值，及其在產業應用方面的潛力，還大有探索空間。
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