材料设计领域通常遵守所谓的“爱迪生法”，其实这是指一个不断尝试错误，直至找到正确答案的过程，而不是一种系统的理论方法。有人认为，爱迪生利用当时的理论并付诸于尝试法，是因为当时没有合适的理论。而更好的方案应该是一种先验的方法，即提前把想要的材料属性、相应的结构设计确定下来。相关论文发表在最近的美国《国家科学院院刊》上。
最近，哥伦比亚大学化学工程系与布鲁克海文国家实验室（BNL）科学家合作，开发出一种新的设计方法：把带有单链DNA（ssDNA）接头的胶体通过互补碱基对的结合，自行拼接组装在一起，这种DNA杂交会形成有序的胶体晶体，以此可以得到想要的纳米结构材料。
将设计框架反过来
“DNA拼接纳米粒子的设计很有挑战性，因为许多实验参数在自组装中起着关键作用。”哥伦比亚大学温卡特·温卡塔萨布拉曼尼亚教授说，“参数空间会变得很大，有很多局部极小值限制，要用尝试法找到参数空间是非常困难的。”遗传算法（GA）则是逆向设计框架，模仿了自然选择的过程，能更系统地搜寻参数空间，使设计过程更有效率。
另一挑战是可靠的推演模型。研究人员从模拟时间、DNA属性、斥力作用和熵限制等多方面考虑，选择了更简单的互补接触模型（CCM），并在模型中加入了新参数，如熵贡献和斥力作用，以使它更完善适用。“CCM在捕捉实验观察主体方面非常成功，能很快算出有效的GA耦合，并在几分钟内对所要求的设计参数做出预测。”温卡塔萨布拉曼尼亚说，“胶体大小比例、每个纳米粒子中的DNA接头的数量、想要的晶体结构等，让设计问题变得极为复杂。这些问题很难通过传统途径，如尝试、启发、数学规划等方法来解决。”
关键的创新是将设计框架反过来，更有效地利用CCM推演模型的信息，与遗传算法相结合，这样就得到一个高效而且可升级的最优化设计程序。温卡塔萨布拉曼尼亚说：“遗传算法是自然如何设计复杂的分子和生物，本质上，我们是让DNA拼接参数‘基因库’朝向我们想要的结构演化发展——也就是‘最适合的’。”
检验过程中的意外发现
对方法的实验检验是另一个挑战。哥伦比亚大学萨那特·库玛说：“我们决定先预测那些实验中已经观察到的纳米晶体结构，测试一下方法框架；下一步，我们创造了一个晶体结构库，包括那些已通过实验获得的晶体——具有特定的相关实验参数，如DNA纳米粒子中的DNA连接比例、大小等。然后我们运行基因算法，用CCM作为推演模型，以得到实验中观察到的晶体结构。我们很高兴，遗传算法正确地预测出了实验参数，用这些参数就能造出我们观察到的结构。”
“初步实验研究显示，改良模型与实验结果吻合得更好。”论文第一作者芭比·斯里尼瓦桑说，“最近我们进行了一次全面分析，利用开发的模型，能确定所有230种不同的晶体空间集合，这些能与遗传算法一起用于晶体晶格设计。”
模型还产生了意外的结果，他们的发现解释了4种最近未能观察到的结构。“在由‘无机晶体结构数据库（ICSD）’生成的晶格库中，我们能识别出一些参数，这些参数能形成那些实验室里曾观察到的晶体结构，还可能形成了不曾观察到的4种新结构。”斯里尼瓦桑说，“这些结果在设计DNA拼接纳米材料方面起着关键作用。”这一框架是普遍性的，可以扩展用于先进材料合理设计，但它又与分子动态模型不同，推演路径模型在计算上是高效的。“我们加强了CCM法，这有可能帮我们穷尽整个晶体空间，找到合适的设计结构。”
除了球形的ssDNA拼接纳米粒子，还可以进行其他创新。研究小组与布鲁克海文国家实验室合作，引入了不同形状的外部图案。“不同的形状让我们能控制粒子之间的互动距离和大小，产生球形粒子无法形成的晶格。我们已经开发出一些方案，能设计出多种纳米晶体的晶格。”库玛说，“目前的研究集中在开发以熵为基础的模型，且能唯一确定DNA拼接纳米材料的晶格。经实验验证了这一模型后，将被用于GA框架的合理设计。我们打算将合理设计策略扩展到有外部图案的晶体结构中。”
推广起来并不难
传统上，研究中所用的爱迪生法涉及到采用一种系统，再检验它的属性；而更好的替代方案是瞄准一套属性，然后在此基础上设计最恰当的系统。研究人员说，用遗传算法来设计ssDNA拼接粒子，这些粒子可以组装成人们想要的结构。他们这种方法很容易推广，速度快而且可选择性强，能精确再现有关参数规格，而且能揭示那些观察不到的结构。
虽然这些结构要通过实验才能证明是否真的存在，但科学家们相信，这种方法有着广阔的应用前景。这一研究也可能让其他领域受益，为科学家们提供新范式来增加思路，拓宽研究视野。“我们的框架克服了这些难题，从某种意义上说，把达尔文进化模型与计算方法结合，我们正在影响着自然发现新材料的进程，可能引起材料设计的革命。我们日常生活中的各种产品，都可能受其影响，从药物、杀虫剂、除草剂、燃料添加剂、涂料、清漆，到个人用的香波。”温卡塔萨布拉曼尼亚说。（中国科技网-科技日报）
