"Computational planning of the synthesis of complex natural products"
En este artículo de Nature de 2020, los investigadores mostraron avances en el diseño sintético asistido por computadora. Antes de la publicación, ningún algoritmo había podido diseñar rutas plausibles hacia productos naturales complejos, que requieren una planificación de varios pasos.
Los autores demostraron que tal planificación de síntesis computacional es posible, siempre que el conocimiento del programa de química orgánica y la IA basada en datos se aumenten con relaciones causales, lo que le permite "elaborar estrategias" en múltiples pasos sintéticos. Las rutas diseñadas, tres de las cuales fueron validadas en el laboratorio, eran en su mayoría indistinguibles de las diseñadas por humanos expertos en síntesis orgánica.
Los programas anteriores estaban diseñados para "pensar" solo un paso a la vez y estaban limitados a objetivos simples que los químicos humanos podían diseñar fácilmente sin la ayuda de una computadora. Hasta este trabajo, ningún algoritmo había sido capaz de diseñar rutas plausibles hacia productos naturales complejos.
Durante la última década, los autores han estado desarrollando un sistema híbrido experto-IA, el software de retrosíntesis SYNTHIA™, debido al hecho de que los enfoques de inteligencia artificial (IA) puramente orientados a datos no son adecuados para planificar síntesis de objetivos complejos. SYNTHIA™ ahora conoce más de 100,000 XNUMX reglas codificadas por expertos que incluyen transformaciones estereoselectivas y dirigidas por andamios.
Estas reglas de alta calidad que generan retrones (o sintones) específicos se han refinado mediante la adición de filtros que evalúan las ubicaciones de las reacciones químicas mediante el uso de métodos de aprendizaje automático o de química cuántica.
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