Planificación computacional de la síntesis de productos naturales complejos

Área de la Ciencia:

• Química computacional
• Inteligencia artificial en síntesis
• Planificación de la síntesis orgánica

Sus antecedentes:

• La planificación automatizada de la síntesis orgánica ha sido un desafío desde hace más de 50 años.
• El software de planificación autónoma existente se limita a objetivos simples y pensamiento de un paso a la vez.
• Ningún algoritmo ha diseñado con éxito rutas plausibles para productos naturales complejos que requieren una planificación con visión de futuro.

Objetivo del estudio:

• Demostrar la viabilidad de la planificación de síntesis computacional para objetivos complejos.
• Desarrollar un algoritmo capaz de hacer estrategias en múltiples pasos sintéticos.
• Validar las rutas sintéticas diseñadas por ordenador mediante la evaluación de expertos y experimentos de laboratorio.

Principales métodos:

• Aumentar las rutinas de IA con relaciones causales para la estrategia de múltiples pasos.
• Utilización de una prueba de tipo Turing con expertos en síntesis para evaluar la calidad de la ruta.
• Validación de laboratorio de las síntesis diseñadas por ordenador para productos naturales.

Principales resultados:

• El algoritmo desarrollado puede diseñar rutas sintéticas plausibles para productos naturales complejos.
• Las rutas generadas por el algoritmo eran indistinguibles de las rutas diseñadas por humanos en las evaluaciones de expertos.
• Se han validado con éxito en el laboratorio tres síntesis diseñadas por ordenador.

Conclusiones:

• La planificación sintética automatizada a nivel de expertos es alcanzable con la IA actual y el razonamiento causal.
• El enfoque permite una planificación prospectiva en varios pasos, superando las limitaciones de los métodos anteriores.
• Otras mejoras en las bases de conocimiento de la reacción y la optimización del código mejorarán las capacidades.