Investigadores de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL) han desarrollado un marco de inteligencia artificial que puede tomar las instrucciones en lenguaje cotidiano de un químico y elegir la mejor manera de fabricar una molécula determinada entre miles de rutas de síntesis posibles. El sistema, descrito por el equipo en un artículo reciente, tiene como objetivo reducir el tiempo que los químicos dedican a buscar manualmente en bases de datos de reacciones y planificar rutas de varios pasos.
Cómo funciona la IA
El marco utiliza procesamiento de lenguaje natural para entender comandos como "haz este compuesto partiendo de benceno" o "encuentra una ruta que evite disolventes tóxicos". Luego realiza una búsqueda entre reacciones químicas y estructuras moleculares conocidas para encontrar la secuencia de pasos más eficiente. Los investigadores indicaron que el sistema considera factores como el rendimiento, el costo y la seguridad al clasificar las opciones.
A diferencia de herramientas anteriores que requerían que los usuarios ingresaran cadenas SMILES exactas o plantillas de reacción, esta acepta el tipo de instrucciones en texto libre que un químico escribiría en un cuaderno de laboratorio. Esto reduce la barrera para usar la planificación computacional, especialmente para investigadores que no son expertos en programación.
Posibles aplicaciones en química
La capacidad de trazar rápidamente una ruta de síntesis es más importante en campos como el desarrollo farmacéutico, donde obtener un nuevo candidato a fármaco en el laboratorio puede ser un cuello de botella. Una búsqueda que podría llevar horas o días a un humano puede comprimirse en minutos con la IA.
El equipo de la EPFL probó el marco en un conjunto de moléculas objetivo que incluían intermediarios farmacéuticos comunes. En cada caso, el sistema devolvió una ruta plausible que coincidía o mejoraba la diseñada por un químico humano. Los investigadores señalaron que la IA a veces sugería una secuencia de reacciones diferente, más corta o que utilizaba reactivos más baratos.
Lo que lograron los investigadores
El trabajo fue realizado por un grupo del Laboratorio de Química Computacional y Síntesis Orgánica de la EPFL. Entrenaron la IA en una gran base de datos de reacciones químicas conocidas, dándole la capacidad de descomponer un objetivo complejo en bloques de construcción más simples. Luego, el sistema trabaja hacia atrás —una estrategia llamada retrosíntesis— para encontrar los pasos.
El equipo entrenó la IA en una gran base de datos de reacciones químicas conocidas, dándole la capacidad de descomponer un objetivo complejo en bloques de construcción más simples. Luego, el sistema trabaja hacia atrás —una estrategia llamada retrosíntesis— para encontrar los pasos.
Debido a que el marco se basa en la entrada en lenguaje natural, los investigadores dijeron que podría integrarse en cuadernos de laboratorio electrónicos o motores de búsqueda química. Eso permitiría a un químico escribir "sintetizar ibuprofeno" y obtener una lista de condiciones de reacción y materiales de partida en segundos.
Próximos pasos
El equipo de la EPFL ahora está trabajando en expandir el sistema para manejar reacciones que involucren múltiples fases o catalizadores. También están estudiando cómo hacer que la IA aprenda de nuevas reacciones a medida que se publican, para que las sugerencias de rutas sigan mejorando. El trabajo aún no se ha implementado en un entorno industrial, pero los investigadores dijeron que están discutiendo colaboraciones con empresas farmacéuticas.
