Investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte han desarrollado una nueva herramienta informática que permite a los usuarios realizar simulaciones de nanopartículas magnéticas multifuncionales con un detalle sin precedentes. El avance allana el camino para nuevos trabajos destinados a desarrollar nanopartículas magnéticas para su uso en aplicaciones que van desde la administración de fármacos hasta tecnologías de sensores.

"Las nanopartículas magnéticas autoensamblables, o MNP, tienen muchas propiedades deseables", dice Yaroslava Yingling, autor correspondiente de un artículo sobre el trabajo y profesor distinguido de ciencia e ingeniería de materiales en NC State. "Pero ha sido un desafío estudiarlos, porque los modelos computacionales han tenido problemas para dar cuenta de todas las fuerzas que pueden influir en estos materiales. Los MNP están sujetos a una interacción complicada entre campos magnéticos externos y van der Waals, electrostáticos, dipolares, estéricos, e interacciones hidrodinámicas".

Muchas aplicaciones de MNP requieren una comprensión de cómo se comportarán las nanopartículas en entornos complejos, como el uso de MNP para administrar una proteína específica o una molécula de fármaco a una célula afectada por el cáncer mediante campos magnéticos externos. En estos casos, es importante poder modelar con precisión cómo responderán los MNP a diferentes entornos químicos. Las técnicas de modelado computacional anteriores que analizaban las MNP no podían dar cuenta de todas las interacciones químicas que experimentan las MNP en un entorno coloidal o biológico dado, sino que se centraban principalmente en las interacciones físicas.

"Esas interacciones químicas pueden desempeñar un papel importante en la funcionalidad de los MNP y cómo responden a su entorno", dice Akhlak Ul-Mahmood, primer autor del artículo y Ph.D. estudiante en NC State. "Y el modelado computacional detallado de los MNP es importante porque los modelos nos ofrecen un camino eficiente para diseñar MNP para aplicaciones específicas.

"Es por eso que desarrollamos un método que da cuenta de todas estas interacciones y creamos un software de código abierto que la comunidad científica de los materiales puede usar para implementarlo".

"Somos optimistas de que esto facilitará nuevas investigaciones significativas sobre MNP multifuncionales", dice Yingling.

Para demostrar la precisión de la nueva herramienta, los investigadores se centraron en nanopartículas de magnetita funcionalizadas con ligando de ácido oleico, que ya se han estudiado y se conocen bien.

"Descubrimos que las predicciones de nuestra herramienta sobre el comportamiento y las propiedades de estas nanopartículas eran consistentes con lo que sabemos sobre estas nanopartículas en base a la observación experimental", dice Mahmood.

Además, el modelo también ofreció nuevos conocimientos sobre el comportamiento de estos MNP durante el autoensamblaje.

"Creemos que la demostración no solo muestra que nuestra herramienta funciona, sino que destaca el valor adicional que puede proporcionar en términos de ayudarnos a comprender cómo diseñar mejor estos materiales para aprovechar sus propiedades", dice Yingling.

El artículo, "Método de simulación de todos los átomos para la alineación de Zeeman y el ensamblaje dipolar de nanopartículas magnéticas", se publica en el Journal of Chemical Theory and Computation. . + Explora más

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