ChemXploreML hace que las predicciones químicas avanzadas sean más fáciles y rápidas, sin necesidad de conocimientos profundos de programación.
Uno de los objetivos fundamentales compartidos por la mayoría de los investigadores químicos es la necesidad de predecir las propiedades de una molécula, como su punto de ebullición o de fusión. Una vez que los investigadores logran precisar dicha predicción, pueden avanzar en su trabajo, generando descubrimientos que conducen a medicamentos, materiales y más. Sin embargo, históricamente, los métodos tradicionales para revelar estas predicciones conllevan un costo significativo: tiempo y desgaste de los equipos, además de fondos.
Se introduce una rama de la inteligencia artificial conocida como aprendizaje automático (AA). El AA ha simplificado en cierta medida la predicción de propiedades moleculares, pero las herramientas avanzadas que agilizan el proceso de forma más eficaz —al aprender de los datos existentes para realizar predicciones rápidas de nuevas moléculas— requieren un alto nivel de experiencia en programación. Esto crea una barrera de accesibilidad para muchos químicos, que podrían no tener la competencia computacional necesaria para navegar por el proceso de predicción.
Para mitigar este desafío, los investigadores del Grupo de Investigación McGuire del MIT han creado ChemXploreML , una aplicación de escritorio intuitiva que ayuda a los químicos a realizar estas predicciones cruciales sin necesidad de conocimientos avanzados de programación. Disponible gratuitamente, fácil de descargar y compatible con las principales plataformas, esta aplicación también está diseñada para funcionar completamente sin conexión, lo que ayuda a mantener la propiedad de los datos de investigación. Esta emocionante nueva tecnología se describe en un artículo publicado recientemente en el Journal of Chemical Information and Modeling .
Un obstáculo específico en el aprendizaje automático químico es traducir las estructuras moleculares a un lenguaje numérico comprensible para las computadoras. ChemXploreML automatiza este complejo proceso con potentes «incrustadores moleculares» integrados que transforman las estructuras químicas en vectores numéricos informativos. A continuación, el software implementa algoritmos de vanguardia para identificar patrones y predecir con precisión propiedades moleculares como los puntos de ebullición y fusión, todo ello a través de una interfaz gráfica intuitiva e interactiva.
«El objetivo de ChemXploreML es democratizar el uso del aprendizaje automático en las ciencias químicas», afirma Aravindh Nivas Marimuthu, investigador posdoctoral del Grupo McGuire y autor principal del artículo. «Al crear una aplicación de escritorio intuitiva, potente y con capacidad para trabajar sin conexión, ponemos el modelado predictivo de vanguardia directamente en manos de los químicos, independientemente de su formación en programación. Este trabajo no solo acelera la búsqueda de nuevos fármacos y materiales al agilizar y abaratar el proceso de cribado, sino que su diseño flexible también abre las puertas a futuras innovaciones».
ChemXploreML está diseñado para evolucionar con el tiempo, de modo que, a medida que se desarrollen futuras técnicas y algoritmos, estos se integren sin problemas en la aplicación, garantizando así que los investigadores siempre puedan acceder e implementar los métodos más actualizados. La aplicación se probó con cinco propiedades moleculares clave de compuestos orgánicos (punto de fusión, punto de ebullición, presión de vapor, temperatura crítica y presión crítica) y alcanzó altos niveles de precisión, de hasta el 93 % para la temperatura crítica. Los investigadores también demostraron que un nuevo método más compacto para representar moléculas (VICGAE) era casi tan preciso como los métodos estándar, como Mol2Vec, pero hasta diez veces más rápido.
“Visualizamos un futuro donde cualquier investigador pueda personalizar y aplicar fácilmente el aprendizaje automático para resolver desafíos únicos, desde el desarrollo de materiales sostenibles hasta la exploración de la compleja química del espacio interestelar”, afirma Marimuthu. Junto a él en el artículo se encuentra el autor principal y profesor adjunto de Desarrollo Profesional de Química de la generación de 1943, Brett McGuire.
MIT News. D. R. D. Traducido al español
