El artículo de Strieth-Kalthoff et al. explora la integración de la Inteligencia artificial (IA) con el conocimiento experto en el campo de la planificación retrosintética, crucial para diseñar síntesis químicas complejas. Los autores sostienen que, si bien la IA ha avanzado mucho en diversos campos científicos, su aplicación a la planificación de síntesis químicas se ha visto limitada por la calidad y cantidad de los datos de reacción disponibles. Subrayan que un enfoque híbrido, que combine la potencia computacional de la IA con la comprensión matizada de los químicos humanos, es esencial para superar estas limitaciones. Esta sinergia puede conducir a una planificación de la síntesis más precisa y eficiente, aprovechando los puntos fuertes de los algoritmos basados en datos y los conocimientos de los expertos.

^Synthia® ejemplifica este enfoque híbrido utilizando una base de datos de reglas de síntesis química codificadas por expertos junto con algoritmos de IA. Esta combinación permite a ^Synthia® generar vías de síntesis sólidas y viables con más eficacia que si se basara únicamente en el aprendizaje automático. Al integrar el conocimiento experto en sus algoritmos, ^Synthia® puede proporcionar a los químicos rutas innovadoras y eficientes para la síntesis química, apoyando tanto el descubrimiento de fármacos como la optimización de procesos.

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Artificial Intelligence for Retrosynthetic Planning Needs Both Data and Expert Knowledge
Felix Strieth-Kalthoff, Sara Szymkuć, Karol Molga, Alán Aspuru-Guzik, Frank Glorius, and Bartosz A. Grzybowski
Journal of the American Chemical Society 2024 146 (16), 11005-11017
DOI: 10.1021/jacs.4c00338