研究人员创造了一种新的数学技术，可以快速预测晶体结构——在普通笔记本电脑上几个小时内完成——相较于依赖超级计算机的先前方法，这一改进能够节省数周甚至数月的时间。这一重要的发展对于各种药物和电子设备的创建至关重要。研究结果发表在《自然通讯》期刊上。
有机分子晶体在多个领域发挥着至关重要的作用，包括制药、农业、电子和爆炸物。这些晶体是许多产品的关键组件，从非处方和处方药物到驱虫剂、TNT等爆炸物、半导体以及屏幕和智能手机中的技术。
尽管它们被广泛使用，但预测这些分子晶体的三维结构可能相当困难，尤其是某些化合物可能会结晶成不同的形式。1990年代后期的一个显著例子显示了晶体结构预测的重要性：HIV药物利托那韦意外地从其已知的晶体形式变为一种更稳定但以前未知的形式，导致其失效，迫使该药物退出市场，直到出现新的配方。
目前大多数预测晶体结构的方法都依赖于基于物理的技术，这些技术通常有限制；它们可能引入偏差和错误，或者可能建议比实验设置中实际观察到的形式更多的形式。此外，这些方法在计算上非常密集，处理时间可能相当长，从几周到几个月不等，具体取决于所涉及分子的复杂性。
研究的高级作者、纽约大学化学与数学教授马克·塔克曼（Mark Tuckerman）指出：“当前基于物理的技术不仅昂贵且耗时，而且可能产生受限于所用物理准确性的结果，这促使了需要能够减轻这些问题的计算方法。”
为了解决这个问题，塔克曼和纽约大学博士后研究员尼古拉斯·加拉纳基斯（Nikolaos Galanakis）开发了一种名为“Crystal Math”的数学框架。该方法通过关于分子在晶体中如何组织的数学规则来预测晶体结构，结合一些简单的物理描述符来描述晶体的环境。他们确定了与分子排列相关的13个基本参数——如它们的位置和方向——以及其他几何因素，以帮助定义晶体中每个分子的形状。
研究人员通过利用剑桥晶体数据中心（Cambridge Crystal Data Centre）确认了Crystal Math的规则，那里保存了大量已知的有机分子晶体结构。他们将自己的数学规则与这些结构进行了比较，以建立可能保持真实的原则，然后将这些原则转化为能够预测数据库中未记录的分子晶体结构的方程。他们使用了阿司匹林和对乙酰氨基酚等著名药物作为基本测试案例。
在制定其方程后，研究人员又将Crystal Math应用于更复杂的分子晶体，这些晶体具有高度灵活的分子——这些结构在数据库中并不存在。他们的预测与实验结果高度吻合。
塔克曼表示：“我们的方程似乎仅产生实验上可行的晶体结构，解决了基于物理的方法所存在的问题，这些方法往往超出潜在结构的数量，其中一些结构可能永远无法通过实验发现。”
一个关键优势是，这些解决方案现在可以在几个小时内利用标准笔记本电脑完成，而无须现有的基于物理的方法所需的漫长处理时间和先进计算资源。
塔克曼补充道：“我们现在可以在一夜之间达到解决方案，而不必等待数周或数月，因为解决方程是相当迅速的。”
Crystal Math是塔克曼和加拉纳基斯为解决这一复杂挑战而投入七年的努力的结果。塔克曼从瑞士数学家和晶体学家约翰·雅各布·布尔哈特（Johann Jakob Burckhardt）1967年的一篇论文中获得灵感，布尔哈特提出可以利用数学方法预测晶体结构，但并未提供解决方案。
在布尔哈特提出这一建议55年后，塔克曼和加拉纳基斯的基于数学的方法引起了制药行业的关注，并在探索未发现的化合物及预测其晶体结构方面显示出希望。
塔克曼解释道：“创造新产品的能力根本上取决于理解化合物是否能够结晶，它们可能拥有多少种不同形式，以及这些形式的稳定性。我们的数学方法允许测试众多化合物的结晶潜力，并评估这些结构是否具备市场准备。”
这项研究得到了国家科学基金会（National Science Foundation）的资助（CHE-1955381和DMR-2118890）。
