Inteligencia artificial para el diseño de moléculas y vías de reacción

TSUKUBA, Japón, 24 de mayo de 2023 - (ACN Newswire) - Investigadores en Japón han desarrollado un proceso de aprendizaje automático que simultáneamente diseña nuevas moléculas y sugiere las reacciones químicas para producirlas. El equipo, del Instituto de Matemática Estadística (ISM) de Tokio, publicó sus resultados en la revista Science and Technology of Advanced Materials: Methods.

<a id="single_1" href="https://photos.acnnewswire.com/20230523.STAM.jpg" title="Designing the network of bonds linking atoms into molecules and suggesting chemical routes Ahora se pueden hacer las moléculas simultáneamente.”>

Diseñar la red de enlaces que unen átomos en moléculas y sugerir rutas químicas. Para hacer las moléculas ahora se puede hacer simultáneamente.

Muchos grupos de investigación están logrando avances significativos en el uso de inteligencia artificial (IA) y métodos de aprendizaje automático para diseñar estructuras moleculares factibles con las propiedades deseadas, pero el progreso en la puesta en práctica de los conceptos de diseño ha sido lento. El mayor impedimento han sido las dificultades técnicas para encontrar reacciones químicas que puedan producir las moléculas diseñadas con eficiencias y costos que podrían ser practicables para usos en el mundo real.

"Nuestro novedoso algoritmo de aprendizaje automático y el sistema de software asociado pueden diseñar moléculas con cualquier propiedad deseada y sugerir rutas sintéticas para fabricarlas a partir de una extensa lista de compuestos disponibles comercialmente", dice el matemático estadístico Ryo Yoshida, líder del grupo de investigación.

El proceso utiliza un enfoque estadístico llamado inferencia bayesiana que trabaja con un amplio conjunto de datos sobre diferentes opciones para materiales de partida y vías de reacción. Los posibles materiales de partida son todas combinaciones de millones de compuestos que se pueden comprar fácilmente. El algoritmo informático evalúa la amplia gama de reacciones y redes de reacción factibles para descubrir una ruta sintética hacia un compuesto con las propiedades que se le han ordenado buscar. Luego, los químicos expertos pueden revisar los resultados para probar y refinar lo que propone la IA. La IA hace sugerencias mientras los humanos deciden cuál es mejor.

"En un estudio de caso para diseñar moléculas similares a fármacos, el método mostró un rendimiento abrumador", dice Yoshida. También diseñó rutas hacia moléculas lubricantes útiles industrialmente.

"Esperamos que nuestro trabajo acelere el proceso de descubrimiento basado en datos de una amplia gama de nuevos materiales", concluye Yoshida. Para apoyar este objetivo, el equipo de ISM ha puesto a disposición de todos los investigadores el software que implementa su sistema de aprendizaje automático en el sitio web de GitHub.

El éxito actual se centró únicamente en el diseño de moléculas pequeñas. El equipo ahora planea investigar la adaptación del procedimiento para diseñar polímeros. Muchos de los compuestos industriales y biológicos más importantes son polímeros, pero ha resultado difícil crear nuevas versiones propuestas mediante el aprendizaje automático debido a los desafíos para encontrar reacciones para construir los diseños. Las opciones simultáneas de diseño y descubrimiento de reacciones que ofrece esta nueva tecnología podrían superar esa barrera.

Más información
ryo yoshida
El Instituto de Matemática Estadística
Email: yoshidar@ism.ac.jp

Papel: https://doi.org/10.1080/27660400.2023.2204994

Sobre Ciencia y Tecnología de Materiales Avanzados: Métodos (STAM-M)

STAM Methods es una revista hermana de acceso abierto de Ciencia y Tecnología de Materiales Avanzados (STAM), y se enfoca en métodos y herramientas emergentes para mejorar y / o acelerar el desarrollo de materiales, como metodología, aparatos, instrumentación, modelado, datos de alto rendimiento. recopilación, materiales / informática de procesos, bases de datos y programación. https://www.tandfonline.com/STAM-M

Dr. Yasufumi Nakamichi
Director de Publicaciones de STAM
Email: NAKAMICHI.Yasufumi@nims.go.jp

Comunicado de prensa distribuido por Asia Research News sobre ciencia y tecnología de materiales avanzados.

Tema: Resumen del comunicado de prensa
Fuente: Ciencia y tecnología de materiales avanzados
Sectores: Ciencia y nanotecnología
https://www.acnnewswire.com

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