Utilizando un enfoque basado en datos, los investigadores descubrieron la "libertad de diseño" en estructuras moleculares que resulta de correlaciones débiles en las propiedades de la mecánica cuántica. Este descubrimiento, combinado con el aprendizaje automático, podría revolucionar el diseño molecular y el descubrimiento de fármacos.
Descripción gráfica del proceso de diseño molecular racional, que implica una búsqueda "de una aguja en un pajar" de moléculas con las propiedades deseadas. Crédito de la imagen: Leonardo Medrano Sandonas, Universidad de Luxemburgo; imagen de fondo proporcionada por rawpixel.com en Freepik
El uso de métodos basados en datos para explorar el vasto espacio de moléculas y materiales ha inspirado a innumerables comunidades académicas e industriales a buscar las relaciones fundamentales que existen entre las características estructurales moleculares y sus propiedades fisicoquímicas. Aunque se han logrado avances significativos en este campo, todavía falta una comprensión integral de estas complejas relaciones, incluso en el campo más manejable de la química y las sustancias químicas, las moléculas pequeñas, a pesar de la importancia crítica y la alta relevancia de estas moléculas en todas las ciencias químicas y farmacéuticas.
Alexandre Tkatchenko, profesor de Física Química Teórica en el Departamento de Física y Ciencia de Materiales de la Universidad de Luxemburgo, dijo: "Revelar la compleja relación entre la estructura molecular y las propiedades no sólo nos proporcionará las herramientas necesarias para explorar y caracterizar el espacio molecular, sino que también mejorará en gran medida nuestra capacidad para diseñar racionalmente moléculas con una variedad de propiedades fisicoquímicas específicas".
La correlación débil trae "libertad de diseño"
En un artículo titulado "'Libertad de diseño' en el espacio de los compuestos químicos: hacia el diseño racional in silico de moléculas con propiedades mecánicas cuánticas específicas" publicado en la prestigiosa revista Chemical Science, un hallazgo importante es que la mayoría de las propiedades mecánicas cuánticas de las moléculas pequeñas están sólo débilmente correlacionadas.
Robert Di Stasio Jr., profesor de química teórica en la Universidad de Cornell, dijo: "Si bien inicialmente se podría ver este descubrimiento como un desafío al diseño molecular racional, nuestro análisis destaca la flexibilidad inherente de la CCS, en la que parece haber pocas restricciones que impidan que una molécula exhiba cualquier par de propiedades al mismo tiempo, o que impidan que muchas moléculas compartan una variedad de propiedades".
Encontrar el mejor camino en el espacio químico
El proceso de diseño molecular suele implicar la optimización simultánea de múltiples propiedades fisicoquímicas. Para explorar cómo se reflejará esta flexibilidad inherente en el proceso de diseño molecular, los autores utilizaron el método de optimización de propiedades múltiples de Pareto para encontrar moléculas con polaridad macromolécula y brecha electrónica. Se trata de una tarea de diseño relacionada con la identificación de nuevas moléculas para baterías de polímeros. Los autores encontraron varias vías inesperadas a través del espacio químico que conectan moléculas a través de cambios estructurales y/o de composición, lo que refleja la libertad de diseñar y descubrir racionalmente moléculas con valores de propiedad específicos.
El profesor Tkatchenko explica: "Un próximo paso potencialmente interesante sería combinar estas estructuras óptimas de Pareto con potentes métodos de aprendizaje automático para establecer un marco multiobjetivo fiable para la navegación sistemática del espacio químico hasta ahora inexplorado".
Impacto en los paradigmas de diseño molecular.
"Al demostrar que la 'libertad de diseño' es una propiedad fundamental y emergente de CCS, nuestro trabajo tiene una serie de implicaciones importantes para los campos del diseño molecular racional y el descubrimiento computacional de fármacos. En primer lugar, esperamos que este trabajo desafíe a la comunidad científica química a considerar cómo se puede explotar esta flexibilidad inherente para extender el paradigma dominante en los procesos de diseño molecular avanzado". Química Teórica, Universidad de Luxemburgo "También esperamos que este trabajo consiga avances sustanciales en la resolución de problemas de diseño molecular inverso, en los que se intenta encontrar una molécula (o un conjunto de moléculas) que corresponda a un conjunto de propiedades objetivo", explica el Dr. Leonardo Medrano Sandonas, investigador postdoctoral en el Grupo de Física.
La combinación de los conocimientos adquiridos en este trabajo con métodos avanzados de aprendizaje automático ayudará a desarrollar estrategias efectivas para la detección de alto rendimiento de moléculas novedosas para aplicaciones específicas, una importante dirección de investigación del grupo de investigación del profesor Tekatchenko.