Los químicos de RIKEN han demostrado una poderosa forma de diseñar moléculas para satisfacer especificaciones predefinidas usándolas para crear seis compuestos fluorescentes. Este método, que combina el aprendizaje automático y la química cuántica, promete ahorrar mucho tiempo a los químicos en la fabricación y prueba de compuestos en el laboratorio.

El enfoque convencional para el diseño molecular es comenzar con una molécula que tenga propiedades cercanas a las deseadas y luego tratar de mejorarla mediante prueba y error. Esto puede llevar mucho tiempo y ser impredecible, ya que no hay garantía de que la molécula final sea la mejor.

Los químicos han querido durante mucho tiempo revertir la situación para comenzar con las propiedades deseadas y luego buscar todas las moléculas posibles para encontrar una que se ajuste a sus necesidades. Pero una limitación ha sido que los datos solo existen para una pequeña fracción de todas las moléculas.

Ahora, Masato Sumita del Centro RIKEN para el Proyecto de Inteligencia Avanzada y sus compañeros de trabajo han demostrado una nueva estrategia que hace posible buscar en el universo de moléculas sin tener que hacer cada compuesto individualmente.

Utilizaron un generador de moléculas de novo, que emplea el aprendizaje automático para sugerir una molécula basada en las propiedades deseadas. A continuación, se utilizó un simulador que realiza cálculos químicos cuánticos para predecir las propiedades de la molécula. El ciclo se repitió hasta un tiempo computacional especificado.

Para demostrar el poder de este enfoque, el equipo utilizó su método para buscar moléculas que emiten luz fluorescente en longitudes de onda visibles para el ojo humano. Después de cinco días de cálculos numéricos, la computadora arrojó más de 3600 moléculas candidatas. El equipo seleccionó ocho de ellos para sintetizarlos y descubrió que seis de ellos eran fluorescentes, incluido un compuesto que nunca antes se había informado.

"Esta es la primera vez que se utiliza un generador de moléculas de novo combinado con cálculos de química cuántica para descubrir moléculas fluorescentes", dice Sumita. "Me sorprendió mucho la alta tasa de éxito del método:el 75 % de las ocho moléculas candidatas emitieron fluorescencia cuando las fabricamos en el laboratorio".

La búsqueda de una molécula fluorescente fue una prueba rigurosa para el método ya que, a diferencia de las propiedades moleculares más simples, como la absorción de luz, la fluorescencia es un proceso de varios pasos, lo que dificulta la predicción a partir de la estructura molecular.

Sumita y su equipo publicaron sus resultados en Science Advances . Ahora pretenden aplicar su método a otras propiedades químicas y tratar de utilizarlo para optimizar más de una propiedad simultáneamente. + Explora más

Técnica de IA reducida para proponer solo moléculas candidatas que se pueden producir en un laboratorio