Planejamento computacional da síntese de produtos naturais complexos
Neste artigo da Nature de 2020, os pesquisadores apresentaram avanços no design sintético auxiliado por computador. Antes da publicação, nenhum algoritmo havia sido capaz de projetar rotas plausíveis para produtos naturais complexos, que requerem planejamento em várias etapas.
Os autores demonstraram que tal planejamento de síntese computacional é possível, desde que o conhecimento do programa de química orgânica e IA baseada em dados sejam aumentados com relações causais, permitindo que ele crie estratégias em várias etapas sintéticas. As rotas desenhadas, três das quais validadas em laboratório, eram em sua maioria indistinguíveis daquelas desenhadas por humanos especialistas em síntese orgânica.
Os programas anteriores foram projetados para "pensar" apenas um passo de cada vez e estavam limitados a alvos simples que poderiam ser facilmente projetados por químicos humanos sem assistência de computador. Até este trabalho, nenhum algoritmo havia sido capaz de projetar rotas plausíveis para produtos naturais complexos.
Na última década, os autores desenvolveram um sistema híbrido especialista-IA, SYNTHIA™ Retrosynthesis Software, devido ao fato de que abordagens de inteligência artificial (IA) puramente orientadas a dados não são adequadas para planejar sínteses de alvos complexos. O SYNTHIA™ agora conhece mais de 100,000 regras codificadas por especialistas, que incluem transformações estereosseletivas e direcionadas por scaffold.
Essas regras de alta qualidade que geram retrons (ou síntons) específicos foram refinadas pela adição de filtros que avaliam os locais das reações químicas usando métodos de aprendizado de máquina ou química quântica.
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