达索系统虚拟孪生与2025诺贝尔化学奖

寂静回声

2025年的诺贝尔化学奖被授予三位在分子构筑学与多孔材料方向做出开创性贡献的科学家：北川进（Susumu Kitagawa）、理查德·罗布森（Richard Robson）与奥马尔·M·亚吉（Omar M. Yaghi）。他们的工作把“构筑可控孔隙的晶体网络”从概念推进为可以被大量合成、调控和应用的材料体系——即所谓的金属—有机框架（MOFs，Metal-organic frameworks）与相关的共价有机框架（COFs，covalent organic frameworks）。



那么，究竟什么是MOFs？要理解这项看似深奥的技术，我们可以借助一些生动的比喻。
想象一下你手中有一大盒乐高积木。这些积木有两种基本组件：一种是带有许多连接点的“节点”积木，另一种是长短不一的“连杆”积木。通过将连杆精确地插入节点的预设孔洞中，你可以搭建出各种各样复杂而有序的宏伟结构，比如城堡、飞船或者精巧的镂空艺术品。这些结构不仅外形千变万化，其内部还充满了由积木骨架隔开的、尺寸均一的巨大空间。


现在，让我们把这个概念缩小十亿倍，进入分子的世界。MOFs的构建原理与此惊人地相似。在这里，充当“节点”的是金属离子或金属簇，比如锌离子、铜离子等。它们就像是乐高积木上的连接点。而充当“连杆”的，则是有机配体分子，它们是含有碳、氢、氧等元素的、具有特定长度和几何形状的“分子棍棒”。
三位获奖科学家的天才之处，就在于他们发现并系统地发展了将这些金属节点和有机连杆“编程”组装起来的方法。通过精心选择不同种类的金属和有机分子，他们能够像建筑师设计图纸一样，在原子级别上预先规划并建造出具有特定孔道结构和功能的晶体材料。这些晶体材料，就是金属有机框架（MOFs）。

然而，在这场波澜壮阔的分子建筑革命背后，有一个常常被忽视的、却至关重要的推动力——数字化的力量。在试管和烧瓶的碰撞声中，计算机的0、1奏鸣曲同样是这场交响乐中不可或缺的声部。因为在建造这些原子级别的“乐高城堡”之前，科学家们需要一个能够预览图纸、测试结构强度、模拟功能的虚拟世界。而达索系统旗下的品牌BIOVIA，正是构建这个虚拟世界的关键工具之一。

在现代科学研究中，尤其是材料科学领域，传统的“试错法”实验模式正日益被一种更高效、更深刻的研究范式所补充甚至取代，那就是“计算指导实验”。在真正动手合成一种新材料之前，科学家们首先在计算机中构建一个完全对应的“虚拟孪生”或“数字模型”，并通过精密的模拟来预测它的结构、稳定性和各种物理化学性质。如果模拟结果显示这种材料具有巨大的应用潜力，他们才会投入时间和资源去进行实际的化学合成。这种方法大大缩短了研发周期，降低了成本，并且能提供传统实验难以获得的原子级别的深刻洞见。

达索系统，这家以其在航空、汽车等领域的3D设计软件（如CATIA）而闻名的公司，早已将其“虚拟孪生”的理念延伸到了人类所能探索的最小尺度——分子和原子的世界。其旗下的BIOVIA品牌，正是这一宏伟愿景的执行者。BIOVIA的前身是Accelrys公司，一个在计算化学和材料科学领域享有盛誉的软件开发商。多年来，它通过整合一系列顶尖的科学计算软件，打造了一个名为“Materials Studio”的综合性模拟平台，这个平台已经成为全球成千上万材料科学家、化学家和物理学家不可或缺的研究工具。


对于MOFs研究而言，Materials Studio就如同一个为分子建筑师量身定做的“超级计算机辅助设计（CAD）软件”。它提供了一个可视化的、功能强大的虚拟实验室，让科学家们能够在原子尺度上随心所欲地构建、操控和测试他们的“分子乐高”。

这个虚拟实验室的核心能力体现在以下几个方面：
首先是“结构预测与设计”能力。理查德·罗布森和奥马尔·亚吉提出的理性设计原则，在Materials Studio中得到了完美的数字化体现。研究者可以在软件界面上，像搭积木一样，将数据库中成千上万种已知的金属节点和有机连杆拖拽、拼接，尝试构建全新的MOF拓扑结构。更重要的是，软件内置了强大的计算引擎，可以基于量子力学或分子力学的原理，自动“优化”这些凭空想象出来的结构。
这里的“优化”过程，好比一个虚拟的建筑工程师在检查设计图纸。计算机会自动调整每个原子的位置，寻找整个晶体结构能量最低、最稳定的状态。这就避免了科学家们合成出一个在理论上就不可能存在的、不稳定的“危楼”。通过这种方式，研究者可以快速筛选出成百上千种潜在的、有希望合成出来的MOF结构，高效地拓展了极大的探索空间。
其次是“性能模拟与预测”能力。一个MOF结构被设计出来后，它究竟有什么用？它能储存多少氢气？它捕获二氧化碳的效率有多高？它能否有效分离两种化学性质非常相似的气体？这些问题都可以在虚拟实验中得到解答。
以气体吸附为例，这是MOF最核心的应用之一，也是奥马尔·亚吉教授研究的重点。Materials Studio中的“Sorption”模块提供了一种名为“大正则蒙特卡洛（Grand Canonical Monte Carlo, GCMC）”的模拟方法。


对于北川进教授所关注的柔性MOFs，其“呼吸效应”这一动态行为，更是离不开分子动力学（Molecular Dynamics, MD）模拟。MD模拟就像是为分子世界拍摄一部超高速电影。计算机会解出牛顿运动方程，从而追踪在一段时间内（通常是纳秒或皮秒级别）每个原子的运动轨迹。通过MD模拟，研究者可以直观地看到，当客体分子进入或离开时，MOF的骨架是如何像手风琴一样收缩和膨胀的。这种可视化的理解，对于设计具有特定开关特性和刺激响应功能的“智能”MOFs至关重要。

为了实现这些精确的模拟，BIOVIA Materials Studio整合了不同层次的计算理论。对于较大规模的体系和较长时间的动态行为，它会采用基于经典物理的“分子力场”方法（例如其内置的Forcite模块），这种方法将原子简化为带电的小球，原子间的相互作用则由弹簧来描述。它计算速度快，足以模拟包含数百万个原子的系统。而当需要理解更精细的化学成键、电子转移或催化反应机理时，平台则提供了基于量子力学的计算模块（如CASTEP和DMol3）。这些模块求解的是描述电子行为的薛定谔方程，虽然计算量巨大，但能提供无与伦比的精度和化学洞见。

可以说，达索系统BIOVIA品牌，为MOFs研究领域的科学家们提供了一双“计算的眼睛”，让他们能够“看”到并“理解”那个肉眼无法窥探的、发生在埃米尺度（十亿分之一米）上的神奇世界。它将化学家的直觉和创造力与强大的计算能力相结合，将材料的发现过程从一种艺术转变为了一门可预测的科学。正是有了这样的数字化工具，罗布森的拓扑蓝图、亚吉的网格化学和北川的柔性设计才能如此迅速地从理论构想走向了成千上万种真实存在的、功能各异的新材料。


理论上，像BIOVIA Materials Studio这样强大的工具对于MOFs领域至关重要，但这三位诺贝尔奖得主在他们的研究中真的使用过这些软件吗？要回答这个问题，我们需要深入到科学文献的海洋中，去寻找他们及其团队署名的文章中留下的“数字指纹”。

在现代学术论文的规范中，研究者通常会在“实验部分”或“计算方法”章节详细说明他们所使用的工具和技术，其中就包括软件名称。通过对学术数据库进行系统性的检索，我们可以清晰地看到三位科学家与达索系统BIOVIA品牌（主要是其前身Accelrys）之间存在的紧密联系，尽管这种联系的体现方式各有不同。

奥马尔·M·亚吉教授的团队是这种联系最直接、最明确的体现者。在他的众多高影响力论文中，尤其是在阐述新型MOFs对各种气体（如二氧化碳、氢气、甲烷）的吸附性能时，“Accelrys Materials Studio”是一个经常出现的名字。例如，在一篇研究MOFs如何从混合气体中选择性捕获二氧化碳的论文中，其研究团队在“计算模拟”部分明确写道：“所有气体的吸附等温线都是通过Materials Studio软件中的Grand Canonical Monte Carlo (GCMC) 模块计算得到的。”

再以 Omar Yaghi 及其合作者的一篇面向教学与研究入门的示范性文件为例，作者在补充信息中说明“Materials Studio 的 Forcite 模块用于 COF-5 的几何优化；Reflex 模块用于 PXRD 模拟与 Pawley 精修”等具体操作说明，这类声明是最直接的证据，说明在 MOF/COF 的结构构建与表征模拟步骤中，Materials Studio曾被用作标准工具之一。


这样的记录不胜枚举。亚吉教授的团队利用GCMC模拟来预测新设计的MOF在实际应用中的表现，并以此指导他们的合成策略。比如，在开发用于天然气（主要成分是甲烷）储存的材料时，他们会先在计算机上模拟数十种候选MOF结构对甲烷的吸附能力。只有那些在模拟中表现出最高储存容量和最合适吸附热的“冠军材料”，才会被优先选择进入实验室进行合成和测试。这种“计算筛选-实验验证”的模式，是亚吉教授能够高产且高效地发现破纪录新材料的关键秘诀之一。在他的工作中，BIOVIA不仅仅是一个验证工具，而是一个贯穿始终的、不可或缺的发现引擎。它构成了其“网格化学”理论体系中，连接“设计蓝图”与“实体建筑”之间的数字化桥梁。

对于北川进教授而言，他与计算模拟的关系同样深刻，尤其是在揭示其著名的“柔性”MOFs的动态机理方面。理解这些材料为何会“呼吸”，以及它们是如何在分子尺度上开合孔道的，单靠静态的实验表征手段（如X射线衍射）是极其困难的。实验只能捕捉到结构变化前后的“快照”，而无法呈现变化的连续过程。

分子动力学（MD）模拟在这里扮演了无可替代的角色。在北川教授团队发表的关于柔性多孔配位聚合物（PCPs）的论文中，我们常常能读到这样的描述：“为了阐明客体分子诱导的结构转变机理，我们进行了分子动力学模拟……” 尽管他们有时可能使用开源或其他学术软件，但在许多合作研究以及后续跟进研究中，业界标准的Materials Studio平台及其中的Forcite Plus等模块被广泛用于模拟这些复杂的动态过程。

模拟可以生动地再现一个柔性MOF的“门控”行为。研究者可以看到，当一个客体分子接近孔道口时，构成孔道壁的有机连杆是如何像铰链一样扭转和摆动，从而为客体分子让出一条通道。模拟还能计算出这个开门过程需要克服多少能量“门槛”，这个能量值直接关系到材料对不同分子的选择性。这些从模拟中获得的原子级别的洞见，是北川教授能够提出精巧的分子设计理论，并创造出具有特定识别和开关功能的智能材料的理论基础。可以说，计算模拟让他的“柔性晶体”概念从一个有趣的实验现象，升华为一个可以被深刻理解和精确调控的科学领域。


相比之下，理查德·罗布森教授与商业计算软件的直接联系则不那么明显。这主要是因为他的许多奠基性工作完成于上世纪90年代，当时现代图形化、集成化的分子模拟平台尚未普及。他的研究方法更多地依赖于经典的晶体学原理、拓扑学分析和化学家的空间想象力。他是一位伟大的“分子建筑思想家”，用基本的化学规则和几何逻辑，为整个领域勾勒出了宏伟的蓝图。

然而，罗布森的贡献恰恰是整个计算模拟应用的基础。他提出的“节点-连杆”方法和网络拓扑学分类，为MOF结构的数字化和算法化表达提供了完美的理论框架。正因为MOF结构可以被抽象为数学上的网络图，计算机才能够系统地生成、分类和存储成千上万的虚拟结构。Materials Studio等软件中的晶体构建器，其底层逻辑正是基于罗布森所开创的这种晶体工程思想。


因此，罗布森与达索系统相关软件的关系，更多地是一种“思想奠基者”与“工具实现者”的关系。他的理论是软件算法的灵魂，而软件则是他理论的强大延伸和自动化实现。全世界的科学家们，正是使用着像BIOVIA Materials Studio这样的工具，来实践和发展罗布森在几十年前提出的设计思想。每一次数值的几何优化，每一次的能量计算，都是在用现代计算能力向这位先驱的远见卓识致敬。

综上所述，三位诺贝尔奖得主与达索系统BIOVIA软件的交集，构成了一幅完整的科学发展图景。从亚吉教授团队论文中频繁出现的直接引用，到北川进教授研究中对动态模拟的深度依赖，再到罗布森教授奠基性思想在软件功能中的实现，我们看到了一条清晰的脉络：这场始于化学家想象力和创造力的材料科学革命，在其发展的每一个关键阶段，都深刻地受益于数字化模拟技术的支撑。BIOVIA已经作为一种标准的研究语言和不可或缺的探索工具，深度融入了MOFs研究的生态系统之中。

此外，专利说明书与部分结构建模的技术性报告也会明确提到“使用 Materials Studio 的 Visualizer、Forcite 或 Reflex 生成结构模型并进行能量最小化与PXRD拟合”。这种在专利或补充材料中的出现说明了：在学术发表之外的技术实现环节，Materials Studio 经常被用作构建结构模型、验证晶胞与计算模拟的工具。在Google专利搜索中，以MOF和Accelrys为关键词，可以搜索到500条以上。

如果说BIOVIA Materials Studio是让科学家能够在微观世界精雕细琢的“数字刻刀”，那么达索系统的3DEXPERIENCE平台则致力于构建一个宏伟的“数字化协同工坊”。这个工坊的目标，是打破科学研究、工程开发、生产制造乃至市场应用之间的壁垒，将一个新材料从最初的原子构想，一路护送到最终的商业化产品，实现全生命周期的数字化管理。

MOFs的研究已经走过了基础探索的阶段，正迈向大规模应用的门槛。无论是用于汽车的储氢罐，还是用于发电厂的碳捕获塔，亦或是用于环境监测的传感器芯片，这些应用场景都对材料的性能、成本和生产工艺提出了远超实验室级别的要求。这就需要一个超越单纯分子模拟的、更为宏观和整合的数字化平台，而这正是3DEXPERIENCE平台的价值所在。

想象一下一个全球性的MOF研发项目。团队成员可能分布在日本（继承北川进教授的研究）、美国（师从奥马尔·亚吉教授）和欧洲。他们需要一个统一的平台来共享数据、协同工作。在3DEXPERIENCE平台上，一位研究员在BIOVIA中设计并模拟了一种新型的储氢MOF，他可以将这个原子级别的模型、模拟得到的所有性能数据（如储氢容量、吸放氢速率、循环稳定性等），以及相关的实验数据和文献资料，全部上传到一个云端的项目空间。

其他团队成员可以立刻看到这些更新。一位工艺化学家可以利用平台上的流程模拟工具，开始设计批量生产这种MOF粉末的化学反应釜和工艺流程。他需要考虑如何控制反应的温度、压力和投料速度，以最低的成本获得最高纯度的产品。他的模拟结果会与最初的材料性能数据关联在一起，形成一个更完整的数据包。



与此同时，一位来自汽车行业的工程师可以获取这个材料的性能数据，并将其作为一个新的“虚拟材料”参数，输入到他对一个高压储氢罐的结构设计中。他可以使用达索系统的CATIA或SOLIDWORKS软件进行储氢罐的3D建模，并利用SIMULIA Abaqus进行有限元分析，模拟这个储氢罐在充放氢过程中的应力分布和疲劳寿命。他甚至可以模拟在极端情况下（如车辆碰撞）储氢罐的安全性。

整个过程中，所有的数据——从最底层的分子结构，到材料的宏观性能，再到最终产品的工程设计和性能表现——都在同一个平台上被关联和管理。这就构成了一个完整的“材料-设计-制造”的数字化闭环。如果工程师发现材料的某个性能（比如导热性）不满足要求，他可以立刻在平台上向材料科学家反馈。材料科学家则可以回到BIOVIA中，尝试通过修改有机连杆的官能团来改善材料的导-热性，然后再次进行模拟和数据更新。这种高效的协同迭代，是传统的分散式、邮件沟通式研发模式无法比拟的。


此外，3DEXPERIENCE平台还在推动一个更具前瞻性的领域：材料信息学（Materials Informatics）。随着MOFs研究的深入，全球已经积累了数以万计的MOF结构及其性能数据，这形成了一个巨大的宝库。材料信息学就是利用人工智能（AI）和机器学习算法，来挖掘这个“大数据金矿”，从中发现隐藏的“构效关系”，并反过来指导新材料的设计。

在3DEXPERIENCE平台上，可以构建一个庞大的MOFs数据库，不仅包含理想的晶体结构，还包含实验中可能出现的各种缺陷、不同合成条件下的产物、以及各种性能测试结果。AI算法可以学习这些数据，并建立一个预测模型。未来，科学家可能不再需要从头手动设计MOF结构，他们只需向AI输入期望的性能参数组合，例如：“我需要一种MOF，它在25摄氏度、1个大气压下对二氧化碳的吸附量要高于X，对氮气的选择性要大于Y，并且必须在水中保持稳定”。AI模型就能在几分钟内，从数百万种可能的虚拟结构中筛选出最有希望的几个候选者，甚至能创造出人类科学家从未想到过的全新结构。

这标志着材料研发从“知识驱动”向“数据驱动”的根本性转变。奥马尔·亚吉教授的“网格化学”提供了系统性的设计规则，而基于3DEXPERIENCE平台的材料信息学，则是在这些规则的基础上，装上了一个拥有超强学习能力和创造力的“AI大脑”。

因此，达索系统的贡献，并不仅仅是提供了一个让化学家观察微观世界的窗口。它正在构建一个完整的、从原子到产品的数字化生态系统，深刻改变了科学研究的范式，极大促进了相关产业的智能化变革。在这个生态系统中，诺贝尔奖级别的基础科学发现，能够以一种前所未有的速度和效率，被转化为解决现实世界问题的工程技术和商业产品。MOFs的未来，将不仅仅存在于顶级学术期刊的论文中，更将通过这样一个强大的数字化引擎，真正地走进我们的生活，为清洁能源、环境保护和人类健康带来实质性的改变。



金属有机框架（MOFs）的巨大潜力和应用前景，并不仅限于气体储存与分离、催化等传统化学领域。近年来，一个令人兴奋的新方向是将其应用于生物医学，特别是作为智能药物递送的载体。这为MOFs的故事增添了与人类健康息息相关的温暖篇章，也巧妙地将这条创新链延伸到了达索系统的另一个重要品牌——Medidata。

想象一下传统的药物治疗，比如口服药片或静脉注射。药物进入人体后，会随着血液循环分布到全身，既作用于病灶组织，也无可避免地影响到健康的器官和细胞，这常常导致各种副作用。而理想的药物递送系统，应该像一个“智能分子导弹”，能够将药物精确地运送到目标地点（如肿瘤部位），并在那里按需释放，从而实现疗效最大化和毒副作用最小化。


从一个在BIOVIA软件中被设计出来的、具有潜在药用价值的MOF纳米颗粒，到它最终成为一款能够被医生开给病人使用的上市新药，需要走过一条漫长而严谨的道路。这条路的核心，就是被称为“临床试验”的阶段。临床试验是在人体上进行的系统性研究，旨在确定一种新疗法（如基于MOF的药物递送系统）的有效性和安全性。这是一个极其复杂、耗资巨大且受到严格监管的过程。

这正是达索系统Medidata品牌的用武之地。Medidata是全球临床试验软件和数据分析解决方案的领导者。它提供了一个名为Rave Clinical Cloud的统一平台，为制药公司、生物技术公司和学术研究机构管理临床试验的全流程提供数字化的支持。

假设一家制药公司开发了一款基于MOF的抗癌新药。当这款新药进入一期临床试验时，需要在少数健康的志愿者身上测试其安全性。Medidata的平台可以帮助研究者设计试验方案，并安全、高效地采集和管理来自志愿者的各种数据，如生命体征、血液检测结果等。

如果一期试验证明了安全性，药物就会进入二期和三期临床试验，这时需要在成百上千甚至上万名患者身上进行测试，以验证其疗效。这些患者可能分布在全球不同国家和地区的数百家医院。Medidata的平台扮演着中枢神经系统的角色，它能够确保所有研究中心都遵循统一的试验方案，并能实时地、标准化地采集海量的临床数据。无论是医生输入的患者病情变化，还是实验室上传的检测报告，所有信息都被安全地汇集到云端数据库中。


数据的完整性和准确性是临床试验的生命线。Medidata的平台内置了复杂的稽查和核查功能，可以自动标记出异常或缺失的数据，确保最终用于分析的数据质量。更重要的是，它提供了强大的数据分析和可视化工具，让研究者和监管机构（如美国的FDA）能够随时监控试验的进展，评估药物的疗效和安全性，并及时做出决策。

因此，我们可以看到一条从原子到人类的完整创新价值链。这条链的起点，是北川进、罗布森和亚吉的诺贝尔奖级发现，他们创造了MOF这种神奇的“分子载体”。紧接着，BIOVIA的分子模拟软件，为设计和优化用于药物递送的特定MOF载体提供了虚拟实验室。而当这个承载着希望的纳米药物从实验室走向临床，准备接受最严苛的人体考验时，Medidata的平台则为这趟漫长而关键的旅程提供了坚实的数字化基础设施和保驾护航。

虽然三位诺贝尔奖得主的论文中不会直接提及Medidata，但他们的基础性发现在生命科学领域的最终价值实现，却离不开像Medidata这样专业的临床研究数字化平台的支撑。它代表了科学发现转化为人类福祉的“最后一公里”，也是达索系统“虚拟孪生”理念在守护人类健康这一最崇高事业中的具体体现。从一个虚拟的分子模型，到一个经过全球临床试验证明安全有效的药物，这背后是一条由不同数字化工具无缝衔接而成的创新之路。