Un nuevo equipo conjunto ruso-francés-japonés ha desarrollado un modelo computacional capaz de predecir las propiedades de nuevas moléculas basándose en el análisis de leyes químicas fundamentales. El estudio, titulado "Utilización de métodos de IA para la planificación de la síntesis química, "se publica en el Revista de información y modelado químico .

El profesor asociado Timur Madzhidov dice:"Ofrecemos una forma de insertar las ecuaciones químicas preexistentes en algunos marcos de aprendizaje automático. Se probó en las predicciones de las constantes tautoméricas y la acidez, que están vinculados por la ecuación de Kabachnik. Usando la interdependencia funcional entre ellos, la red neuronal aprende a predecir ambas propiedades ".

La tautomería prototrópica es el fenómeno de isomería reversible, en los que isómeros (sustancias que tienen la misma composición cualitativa y cuantitativa, pero que difieren en estructura y propiedades) se transforman fácilmente entre sí debido a la transferencia de un átomo de hidrógeno.

"Las transformaciones tautoméricas son muy comunes para los compuestos orgánicos, siendo conocido por aproximadamente la mitad de todos los compuestos descubiertos. Por ejemplo, uno de los mecanismos de las mutaciones espontáneas está ligado a las transformaciones tautoméricas de la base nucleica del ADN. Por eso hay que tener en cuenta la tautomería a la hora de registrar nuevos compuestos, durante el diseño informático de nuevos medicamentos, y la búsqueda de moléculas con propiedades preacondicionadas, "dice Madzhidov.

Los resultados de esta investigación podrían aumentar la precisión de la predicción de las propiedades fisicoquímicas de medicamentos y materiales diseñados, así como pronosticar correctamente los parámetros de las reacciones químicas.