Astroquímicos Desvendam a Gênese Cósmica dos Fulerenos: Simulação Laboratorial Aponta para a Transformação de HAP

Editado por: Uliana S.

Uma equipa internacional de cientistas, que inclui especialistas da prestigiada Universidade do Colorado em Boulder, conduziu experiências laboratoriais pioneiras e altamente controladas. Estas simulações inovadoras replicaram com precisão as reações químicas que se desenrolam no ambiente extremo do espaço profundo, onde a matéria é constantemente bombardeada por energia. Os resultados desta investigação fundamental, detalhados numa publicação recente no *Journal of the American Chemical Society*, fornecem uma explicação robusta e convincente para o mecanismo de formação dos fulerenos. Estas estruturas, notavelmente o buckminsterfulereno (C60), são moléculas esféricas de carbono amplamente dispersas e observadas no meio interestelar. A hipótese central defendida pelos pesquisadores é que a radiação cósmica atua como um catalisador essencial, fornecendo a energia necessária para converter os Hidrocarbonetos Aromáticos Policíclicos (HAP) – compostos orgânicos comuns no espaço – nessas complexas estruturas moleculares de formato esférico.

Os cientistas consideram esta transformação de HAP em fulerenos uma etapa de importância crítica na trajetória da evolução química do Universo. Ela é crucial porque o surgimento destas estruturas facilita a subsequente formação de compostos orgânicos ainda mais complexos, que são os blocos de construção indispensáveis para o nascimento de estrelas e, consequentemente, para a formação de sistemas planetários. Para recriar as condições cósmicas em laboratório, os investigadores utilizaram um método de bombardeamento direcionado. Eles submeteram duas pequenas moléculas de HAP — o antraceno e o fenantreno — à ação de feixes de elétrons de alta energia. Este procedimento simulou o impacto da radiação cósmica, desencadeando a perda acelerada de átomos de hidrogênio e uma reorganização estrutural radical. Durante este processo, os átomos de carbono foram forçados a adotar novas configurações geométricas, formando anéis hexagonais e, de forma crucial, anéis pentagonais.

O que se revelou um resultado inesperado e fascinante do modelo laboratorial foi a indicação de que as moléculas intermediárias que contêm anéis pentagonais podem ser, de facto, o elo perdido que garante a transição eficiente e estável dos HAP para os fulerenos maduros. Esta descoberta tem um significado tremendo para a astrofísica observacional. Ela não apenas propõe um mecanismo provável, mas também sugere que este processo de formação pode ser ubíquo e comum em diversas regiões do vasto espaço cósmico. A grande vantagem é que os fulerenos gerados por esta via específica podem ser identificados e mapeados com precisão através de instrumentos de ponta disponíveis atualmente, notadamente o poderoso Telescópio Espacial James Webb, que possui a capacidade de detectar assinaturas moleculares no infravermelho distante.

A capacidade de identificar e rastrear estas moléculas complexas permite à comunidade científica global aprofundar substancialmente a compreensão dos processos químicos fundamentais que sustentam a gênese estelar e a formação de planetas habitáveis. O estudo marca uma importante mudança de paradigma na astroquímica. Anteriormente, a maior parte da atenção estava focada em processos de altíssima energia, como as violentas explosões de supernovas, como sendo a principal fonte de fulerenos. Agora, a evidência aponta fortemente para um processo mais gradual e contínuo, impulsionado pela influência persistente da radiação cósmica. Desta forma, a compreensão detalhada desta rota de síntese não só elucida a razão da ampla e surpreendente presença do C60 em todo o cosmos, mas também expande significativamente o nosso horizonte sobre como, a partir de elementos relativamente simples, surgem os pré-requisitos essenciais e complexos para o surgimento da vida no Universo.

Fontes

  • SpaceDaily

  • Unveiling fullerene formation and interconversion through molecular dynamics simulations with deep neural network potentials

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