A simulação de dinâmica molecular (MD) é uma técnica computacional que modela os movimentos físicos de átomos e moléculas ao longo do tempo. Ao resolver numericamente as equações de movimento de Newton para um sistema de partículas em interação, a MD fornece insight em nível atômico sobre estrutura, dinâmica e função biomolecular.
A entrada fundamental para uma simulação de MD é um campo de força, que descreve a energia potencial do sistema em função das coordenadas atômicas. Campos de força combinam termos de ligação (esticamento de ligação, flexão angular, torção diedral) com termos não ligados (interações eletrostáticas e de van der Waals). Campos de força comuns incluem AMBER, CHARMM, OPLS e GROMOS, cada um parametrizado para classes específicas de biomoléculas.
A simulação prossegue integrando as equações de movimento usando algoritmos como Verlet ou integração leapfrog. O passo de tempo é tipicamente de 1–2 fs, limitado pelas vibrações moleculares mais rápidas. Condições de contorno periódicas simulam o comportamento em massa replicando o sistema em todas as direções. Eletrostáticas de longo alcance são calculadas usando soma de Ewald com malha de partículas.
O solvente é modelado explicitamente com milhares de moléculas de água ou implicitamente usando modelos dielétricos contínuos. Íons são adicionados para neutralizar o sistema e alcançar força iônica fisiológica. A temperatura e a pressão são controladas usando termostatos e barostatos.
A análise de trajetórias de MD revela flutuações estruturais, desvio quadrático médio e flutuação quadrática média das posições atômicas. A análise de componentes principais identifica movimentos coletivos dominantes. Cálculos de energia livre usando amostragem de guarda-chuva, integração termodinâmica ou metadinâmica determinam afinidades de ligação e paisagens de energia livre conformacionais.
Simulações de MD são usadas para estudar enovelamento de proteínas, ligação de ligantes, catálise enzimática, dinâmica de membranas e interações proteína-proteína. A escala de tempo da simulação aumentou de nanossegundos para microssegundos e além com hardware especializado como Anton e computação acelerada por GPU. A MD de granulação grossa reduz o custo computacional agrupando átomos em beads, permitindo simulações em escala de milissegundos de sistemas grandes.
