رئيساً
عضواً
عضواً
تُعد وحدة أبحاث المحاكاة والنمذجة الجزيئية (SMM) منصة بحثية متعددة التخصصات تُعنى بالاكتشاف والتنبؤ والتصميم العقلاني للمواد المتقدمة والأنظمة الجزيئية والمركبات الفعالة حيويًا على المستوى الذري والجزيئي. ومن خلال دمج الكيمياء الكمومية، ونظرية الكثافة الوظيفية (DFT)، والديناميكيات الجزيئية، والمحاكاة الذرية، وحسابات البنية الإلكترونية، والكيمياء الحاسوبية، والإرساء الجزيئي، والمعلوماتية الحيوية، وعلم الأحياء البنيوي الحاسوبي، تعمل الوحدة على تحويل الفهم على المستوى الجزيئي إلى معرفة تنبؤية وحلول مبتكرة.
وتتناول أبحاث الوحدة مجالات ذات أهمية استراتيجية، تشمل مواد الطاقة المتقدمة ومواد تخزين الهيدروجين، والمواد النانوية والمواد ثنائية الأبعاد، والبطاريات وخلايا الوقود، والمحفزات، وأجهزة الاستشعار والمستشعرات الحيوية، ومواد نقل الشحنة والذاكرة، والمواد المغناطيسية والمغناطيسات الجزيئية المفردة، والتصميم الدوائي الحاسوبي، والأنظمة الجزيئية الحيوية.
وتستند الوحدة إلى منهج بحثي تنبؤي قائم على التصميم، يتجاوز التوصيف الحاسوبي التقليدي نحو اكتشاف وتحسين المواد والجزيئات ذات الخصائص والأداء والتطبيقات المستهدفة. ومن خلال إطار متكامل «الحوسبة – التنبؤ – التصميم – التحقق» (Compute–Predict–Design–Validate)، تسعى الوحدة إلى تسريع الاكتشاف العلمي، وتوجيه التطوير التجريبي، وتقليل الاعتماد على أساليب التجربة والخطأ، وتمكين الابتكار التكنولوجي المستدام.
ويبرز الحضور البحثي الدولي للوحدة من خلال التعاون البحثي القائم والمنشورات العلمية المشتركة مع باحثين من مؤسسات رائدة، من بينها جامعة أكسفورد وجامعة نيو إنجلاند في أستراليا، إلى جانب علماء ومجموعات بحثية في ألمانيا وهنغاريا وإيطاليا والمملكة المتحدة وإسبانيا.
وتعمل الوحدة عند تقاطع مجالات الكيمياء الحاسوبية، وعلوم المواد، وتكنولوجيا النانو، والطاقة، والعلوم الصيدلانية، والبيولوجيا الجزيئية، والمعلوماتية الحيوية، وتسهم في دعم أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة (SDGs)، ولا سيما الهدف 3: الصحة الجيدة والرفاه، والهدف 7: طاقة نظيفة وبأسعار معقولة، والهدف 9: الصناعة والابتكار والهياكل الأساسية، والهدف 12: الاستهلاك والإنتاج المسؤولان، والهدف 13: العمل المناخي، والهدف 17: عقد الشراكات لتحقيق الأهداف.
وتهدف الوحدة إلى تحويل الرؤى المستخلصة على المستوى الجزيئي إلى مواد من الجيل القادم، وتقنيات للطاقة النظيفة، ومنصات متقدمة للاستشعار، وحلول طبية حيوية تسهم في معالجة التحديات العلمية والمجتمعية العالمية.
https://uowa.edu.iq/english/scientific/unit/smm
Publications 2026
International Collaboration Publications 2026
Publications 2025
International Collaboration Publications 2025
أدت وحدة المحاكاة والنمذجة الجزيئية (SMM) في جامعة وارث الأنبياء (عليه السلام) دورًا محوريًا في إعداد جيل جديد من الكفاءات العلمية في العراق.
ومن خلال سلسلة من ورش التدريب العملي التي أُقيمت على مدى العامين الماضيين، أتاحت الوحدة للطلبة والباحثين الشباب والأكاديميين فرصة للتعرّف على الأدوات الحديثة في الكيمياء الحاسوبية والعلوم القائمة على المحاكاة. وقد أسهمت هذه الورش في سد فجوة قائمة منذ فترة طويلة في مجال التدريب العلمي، ولا سيما في التخصصات التي يكون فيها الوصول إلى المختبرات والمصادر التقليدية محدودًا.
وبالتوازي مع هذه الجهود، نجحت الوحدة في بناء شراكات فاعلة مع جامعات ومجموعات بحثية دولية، حيث جرى تبادل مذكرات وخطابات التعاون بهدف دعم تطوير الكوادر، وتبادل المعرفة والخبرات، وتنفيذ مشاريع بحثية مشتركة. وتسهم هذه الشراكات في تعزيز حضور الباحثين العراقيين على الساحة العلمية العالمية، وفتح مسارات مستدامة للابتكار والتعاون العلمي.
وتُبرز الصور حماس المشاركين وتفاعلهم خلال ورش العمل، بما يعكس تنامي الاهتمام بالعلوم الرقمية في المنطقة. وتؤكد هذه الأنشطة التدريبية، إلى جانب التعاون الدولي، التزامًا جادًا وعمليًا بتطوير القدرات العلمية، وهو التزام بدأ بالفعل يُحدث أثرًا مستدامًا في مجال البحث والتطوير.
يطوّر باحثو وحدة المحاكاة والنمذجة الجزيئية (SMM) ويطبّقون برامج حاسوبية للإجابة عن أسئلة علمية محورية في عدد من المجالات والتخصصات العلمية:
يُعد الاكتشاف الدوائي بمساعدة الحاسوب (CADD) أداة متقدمة في مجال اكتشاف الأدوية الحديثة، إذ يعتمد على خوارزميات حاسوبية لتحديد التركيب المناسب للدواء، وتطويره، وتحليل أدائه وتأثيره على الهدف الحيوي. وقد أثبتت تقنيات CADD نجاحًا كبيرًا في تسريع عملية تصميم أدوية وعلاجات جديدة وفعّالة، مما أسهم في علاج أنواع مختلفة من الأمراض، بدءًا من الإيدز ووصولًا إلى الزَّرَق (المياه الزرقاء).
ونتعاون مع مجموعة البروفيسور Reynisson البحثية في جامعة كييل، المملكة المتحدة، لاستكشاف طبيعة فضاء الأدوية المعروفة (Known Drug Space – KDS) وتطبيقه كأداة لاستكشاف الفضاء الكيميائي والتنقل فيه.
في هذا المجال، نعمل على رسم خرائط لشبكات تفاعلات البروتينات، بهدف فك تعقيدات المسارات الكيميائية الحيوية وتحديد النقاط المحورية التي يمكن أن تشكل أهدافًا محتملة للتدخل. ويتيح لنا هذا النهج الوصول إلى فهم كمي ومرئي لطبيعة التفاعلات بين الركائز والإنزيمات.
ونولي اهتمامًا كبيرًا بإجراء تحليلات مقارنة تهدف إلى توضيح أوجه التشابه والاختلاف في علاقات البنية–الوظيفة بين عائلات البروتينات. ويساعد هذا التحليل على تعميق فهم الظواهر البيولوجية المعقدة، بالاستناد إلى المبادئ الأساسية في علم الأحياء والكيمياء.
ولتحقيق هذه الأهداف، نجري دراسات تفصيلية لتفاعلات الببتيدات في أشكالها المتماكبة، باستخدام حسابات ميكانيكا الكم/الميكانيكا الجزيئية (QM/MM) لدراسة لقطات بنيوية مختلفة. ويساعد هذا التحليل في تحديد التلامسات والبقايا الأساسية التي قد تكون ذات أهمية كبيرة، والتي ينبغي تضمينها في حسابات QM/MM اللاحقة.
وتأتي جهودنا البحثية ضمن مشروع تعاوني مع مجموعة البروفيسور Zoltán Gáspári في جامعة بيتر بازماني الكاثوليكية، هنغاريا. ويركز هذا التعاون بصورة رئيسية على الاستكشاف المنهجي والشامل للعلاقة المتبادلة بين الحركات داخل الجزيء، والتحفيز، والتنظيم في الإنزيمات. ومن خلال هذه الجهود، نسعى إلى الإسهام في تطوير المعرفة المتعلقة بعلاقات البنية والوظيفة في البروتينات، وتعزيز فهم العمليات البيولوجية على المستوى الجزيئي.
نعمل بالتعاون مع البروفيسور Constantin Mamatt في ألمانيا والبروفيسورة Sandra Luber في جامعة زيورخ، سويسرا، على تصميم جزيئات ماكرو-ليغاند (Macro-ligands) يمكن أن تساعد في استخلاص العناصر المشعة من أجسام المرضى.
ويمكن استخلاص العناصر المشعة، مثل الباريوم والراديوم، من جسم المريض باستخدام مركبات Calixcrowns التي تحتوي على مواقع متعددة الارتباط والتناسق. ويتمثل الهدف النهائي في تصميم علاج آمن ومنخفض التكلفة وفعّال قدر الإمكان، لاستعادة آثار هذه العناصر من أنسجة الجسم.
نستخدم أساليب حاسوبية متقدمة لدراسة التطبيقات البيئية وتطبيقات الاستدامة لعدد من العناقيد النانوية المختارة، بما في ذلك Au وPd وCu وRu وPt وIr وSc، إضافة إلى سبائكها النانوية، وهي عبارة عن مزيج من معدنين.
كما ندرس امتزاز هذه العناقيد النانوية على أسطح وظيفية مختلفة، إلى جانب تفاعلها مع بعض الجزيئات الصغيرة، مثل CO وCO₂ وSO₂ وH₂.
ويُجرى هذا البحث بالتعاون مع أربع مجموعات بحثية تجريبية ونظرية عالمية المستوى، وهي: مجموعة Lievens في جامعة KU Leuven في بلجيكا، ومجموعة Fielicke في جامعة TU Berlin في ألمانيا، ومجموعة Gaston في جامعة أوكلاند في نيوزيلندا، ومجموعة Johnston في جامعة برمنغهام في المملكة المتحدة.
أصبحت مراقبة الغازات السامة من القضايا البارزة نتيجة تفاقم المشكلات البيئية الخطيرة التي تشكل تهديدًا كبيرًا للصحة العامة على مستوى العالم. ومن هنا، أصبح تطوير أجهزة استشعار عالية الحساسية للغازات أمرًا ضروريًا للمساهمة في مراقبة جودة الهواء.
وتعتمد كفاءة مستشعرات الغازات بصورة أساسية على مادة الاستشعار، التي تمثل المكوّن الأساسي المسؤول عن الكشف عن الغازات. وتشمل الخصائص المهمة لمواد الاستشعار الانتقائية، وسرعة الاستجابة، والاستقرار. وينبغي أن يتمتع مستشعر الغاز المثالي بتكلفة منخفضة، والقدرة على اكتشاف التراكيز المنخفضة من الغازات المستهدفة، وحساسية استجابة عالية، واستقرار طويل الأمد، فضلًا عن إمكانية التشغيل في درجة حرارة الغرفة.
وعليه، يواجه المجتمع العلمي تحديًا كبيرًا في تطوير أجهزة فعّالة ومتقدمة لاستشعار الغازات ومراقبة الغازات الخطرة والسامة.
وفي أبحاثنا، نستخدم بصورة أساسية الحسابات النظرية لدراسة التفاعلات بين جزيئات الغازات ومواد الاستشعار ثنائية الأبعاد. ويتيح لنا هذا النهج ابتكار أفكار جديدة لتحسين أداء هذه المواد في مجال استشعار الغازات.
ومن خلال التعاون المثمر مع خبراء بارزين في هذا المجال، منهم البروفيسور Abbas H. Abo Nasria من قسم الفيزياء في جامعة الكوفة ود. Nicola Seriani من المركز الدولي للفيزياء النظرية عبد السلام (ICTP) في إيطاليا، نسعى إلى تحسين خصائص استشعار الغازات في المواد النانوية ثنائية الأبعاد.
وتركز أبحاثنا على تقنيات تشمل توظيف العيوب، والوصلات غير المتجانسة (Heterojunctions)، والتحكم باستخدام المجالات الكهربائية الخارجية، والتشعيع الضوئي، بهدف تعزيز قدرات هذه المواد في استشعار الغازات.
في ظل التحديات التي تفرضها الطبيعة المتقطعة لمصادر الطاقة المتجددة، ونضوب الوقود الأحفوري، والقضايا المرتبطة بتغير المناخ، يُعد اعتماد الهيدروجين كناقل للطاقة حلًا واعدًا.
يوفر الهيدروجين وسيلة فعّالة لتخزين الطاقة على نطاق واسع ولفترات طويلة، مما يجعله مناسبًا لتطبيقات متنوعة، مثل النقل، وتوليد الحرارة، والعمليات الصناعية، مع تأثير ضئيل في البصمة الكربونية. ويمكن استخدامه في التطبيقات المتنقلة والثابتة على حد سواء، من خلال خلايا الوقود أو الاحتراق المباشر. إلا أن الاستخدام الفعّال للهيدروجين يعتمد بدرجة كبيرة على إمكانية تخزينه، والتي لا تزال تمثل تحديًا رئيسيًا.
ويُعد تطوير وسيلة عملية لتخزين الهيدروجين عند درجات حرارة وضغوط معتدلة أمرًا بالغ الأهمية. ومن بين الحلول المحتملة، يبرز التخزين في الحالة الصلبة داخل المواد ثنائية وثلاثية الأبعاد النانوية المسامية، مثل الغرافين والمواد الهوائية (Aerogels) وهياكل MXenes، باعتباره خيارًا واعدًا لتحقيق كثافات وزنية وحجمية مناسبة.
ومع ذلك، لا تزال هناك حاجة إلى أبحاث أساسية متعمقة لفهم الإمكانات الكاملة لهذه التقنية وتسهيل تطبيقها عمليًا.
وفي أبحاثنا الحالية، نستخدم تقنيات حاسوبية متقدمة، بما في ذلك نظرية الكثافة الوظيفية (DFT) ومحاكاة الديناميكيات الجزيئية (MD)، لتصميم مواد نانوية وظيفية بصورة منهجية، تمتلك قدرات فعّالة في تخزين الطاقة.
وتهدف هذه الدراسة إلى الإسهام بصورة مهمة في تطوير تقنيات تخزين الهيدروجين، وتمهيد الطريق نحو حلول طاقة مستدامة وصديقة للبيئة في المستقبل.
ونعمل بالتعاون مع البروفيسور Tanveer Hussain من جامعة أستراليا الغربية على دراسة الاستجابة الميكانيكية والتفاعلية لمادة ثنائية الأبعاد لاستخدامها في تطبيقات تخزين الهيدروجين.
نستخدم منهجيات الكيمياء الحاسوبية لفهم آليات التحفيز في عملية فصل الماء. ونحاكي طبيعة معقدات النظام الضوئي الثاني (PSII) بهدف تصميم محفزات اصطناعية لفصل الماء، مستوحاة من محفزات تطور الأكسجين (OEC) الطبيعية.
تهدف هذه الدراسات إلى تصميم أصغر المغناطيسات في العالم، وهي مغناطيسات تتكون من جزيئات مفردة يمكن أن تُحدث تحولًا في مستقبل تقنيات الذاكرة والإلكترونيات المغزلية (Spintronics).
ونعمل بالتعاون مع البروفيسور John McGrady في جامعة أكسفورد، المملكة المتحدة والبروفيسور Yannis Sanakis في معهد ديموقريتوس للأبحاث على تصميم عناقيد جزيئية مفردة تمتلك خصائص مغناطيسية فريدة.
شهد العقدان الماضيان تطورًا كبيرًا في خوارزميات البحث المتقدمة، ولا سيما الخوارزميات الجينية (GAs).
وقد استُخدمت الخوارزميات الجينية للتنبؤ ببنى العناقيد النانوية المكونة من معادن مختلطة، ومن ثم التنبؤ بخصائصها الفيزيائية والكيميائية، مع التركيز بصورة خاصة على العناقيد التي يقل حجمها عن النانومتر، وذلك من خلال دمج الخوارزميات الجينية مع حسابات البنية الإلكترونية، ولا سيما نظرية الكثافة الوظيفية (DFT).
وبالتعاون مع عدد من الباحثين المتخصصين في المجالات النظرية، نستخدم أيضًا أساليب حاسوبية مختلفة وهياكل حوسبة عالية الأداء (HPC) لتطوير أكواد وبرمجيات الخوارزميات الجينية الخاصة بنا.