[컴퓨터를 이용한 신약 개발] Molecular dynamics & Monte Carlo simulation

Bio통신원(신현길)

등록일 2018.05.31
조회 13604

많은 분자들로 구성된 시스템의 성질은 구성 분자들의 서로 다른 구조 및 에너지 상태의 종합적인 결과라고 할 수 있다. 단백질-리간드 복합체를 하나의 시스템으로 본다면 많은 원자들로 구성된 시스템이라고 할 수 있으며, 구성 원자들의 위치와 움직임에 따라 구조 및 상호작용의 변화가 일어나는 동역학적인 시스템이라 할 수 있다. 이러한 상호작용을 시뮬레이션하기 위한 방법으로 molecular dynamics (MD)와 Monte Carlo (MC) simulation이 있다.

1. Boltzmann distribution

시스템 전체의 에너지는 시스템의 온도를 통해 측정이 가능하지만, 시스템 전체의 에너지가 시스템을 구성하는 각 분자 혹은 원자의 개별적인 에너지라고 할 수는 없다. 분자나 원자들의 움직임 및 서로 간의 상호작용에 따라 각 분자나 원자들은 서로 다른 에너지 값을 갖고 있다. 분자 및 원자들의 서로 다른 에너지 값들은 어떤 확률 값에 따라 분포되어 있는데, 이 분포를 Boltzmann 분포라고 하며 시스템의 온도(T)에 의존적으로 확률 값이 변화하게 된다.

그림1. Boltzmann 분포

2. Molecular dynamics (MD)

시간에 따른 시스템의 변화를 시뮬레이션 하는 방법을 MD라고 한다. Force field에 기반한 분자 역학에 따라 시스템의 에너지를 계산하게 되는데, 시스템을 구성하는 각 원자들에 가해지는 힘을 계산해서 구조의 변화와 그 구조에서의 에너지 값을 계산하게 된다.

그림2. MD 진행 과정

MD계산에서 time step의 선택이 중요한데 이는 time step 값이 너무 크면 원자가 한번에 너무 멀리 움직여서 분자의 움직임을 제대로 시뮬레이션 할 수 없고, 반대로 time step이 너무 작으면 시뮬레이션 시간이 너무 길어 지기 때문이다. 그래서 시스템에서 가장 짧게 이루어지는 움직임의 시간 단위 보다 작게 time step을 설정하는 것을 추천한다.

3. Monte Carlo (MC)

MC는 난수 값을 이용한 random sampling 방법으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 분자 모델링에서의 MC는 분자 구조를 통계적인 분포에 따라 임의적으로 바꾸면서 시뮬레이션을 진행하게 된다. 즉, 시뮬레이션 과정에서 원자들의 위치, 이동방향, 원자 간의 각도 등을 임의로 바꾸면서 다양한 구조에 대해 에너지를 계산한다.

그림3. MC 진행 과정

같은 시스템에 대해서 MC가 MD보다 계산양이 적지만 MC는 시간에 따른 변화를 알 수가 없기 때문에 MD와 같은 정보를 얻을 수 없다.

참고문헌

David Young, Computational Chemistry: A practical guide for applying techniques to real world problems, 2001, Wiley-Interscience (chapter 2 & 7)

본 기사는 네티즌에 의해 작성되었거나 기관에서 작성된 보도자료로, BRIC의 입장이 아님을 밝힙니다. 또한 내용 중 개인에게 중요하다고 생각되는 부분은 사실확인을 꼭 하시기 바랍니다.
[기사 오류 신고하기]