La predicción de propiedades moleculares, como el punto de ebullición o fusión, es un objetivo crucial para los investigadores en química. Tradicionalmente, estos métodos implican un alto costo en tiempo, equipos y presupuesto. Afortunadamente, el Machine Learning (ML) ha aligerado esta carga, aunque las herramientas más eficientes requieren un alto nivel de experiencia en programación, limitando su acceso.
ChemXploreML: Machine Learning accesible para químicos
Para abordar este desafío, el McGuire Research Group del MIT ha creado ChemXploreML, una aplicación de escritorio intuitiva que permite a los químicos realizar predicciones críticas sin necesidad de ser expertos en programación. Esta herramienta gratuita, fácil de descargar y compatible con plataformas convencionales, funciona completamente offline, garantizando la privacidad de los datos de investigación.
Esta innovadora tecnología se detalla en un artículo publicado en el Journal of Chemical Information and Modeling.
¿Cómo funciona ChemXploreML?
Uno de los principales obstáculos en el Machine Learning aplicado a la química es traducir las estructuras moleculares a un lenguaje numérico que las computadoras puedan comprender. ChemXploreML automatiza este proceso con “molecular embedders” integrados, que transforman las estructuras químicas en vectores numéricos informativos. Posteriormente, el software aplica algoritmos de última generación para identificar patrones y predecir con precisión propiedades moleculares como los puntos de ebullición y fusión, todo a través de una interfaz gráfica intuitiva e interactiva.
Democratizando el Machine Learning en la química
Aravindh Nivas Marimuthu, investigador postdoctoral del McGuire Group y autor principal del artículo, afirma: “El objetivo de ChemXploreML es democratizar el uso del Machine Learning en las ciencias químicas. Al crear una aplicación de escritorio intuitiva, potente y con capacidad offline, ponemos el modelado predictivo de vanguardia directamente en manos de los químicos, independientemente de su experiencia en programación.”
Según Marimuthu, esta herramienta no solo acelera la búsqueda de nuevos fármacos y materiales al hacer que el proceso de cribado sea más rápido y económico, sino que su diseño flexible también abre las puertas a futuras innovaciones.
Precisión y evolución constante
ChemXploreML está diseñado para evolucionar con el tiempo. A medida que se desarrollen nuevas técnicas y algoritmos, se integrarán a la aplicación, garantizando que los investigadores siempre tengan acceso a los métodos más actualizados.
La aplicación se probó en cinco propiedades moleculares clave de compuestos orgánicos (punto de fusión, punto de ebullición, presión de vapor, temperatura crítica y presión crítica) y logró una alta precisión, alcanzando un 93% en la predicción de la temperatura crítica. Los investigadores también demostraron que un nuevo método más compacto de representación de moléculas (VICGAE) era casi tan preciso como los métodos estándar, como Mol2Vec, pero hasta 10 veces más rápido.
El futuro de la investigación química
Marimuthu concluye: “Visualizamos un futuro en el que cualquier investigador pueda personalizar y aplicar fácilmente el Machine Learning para resolver desafíos únicos, desde el desarrollo de materiales sostenibles hasta la exploración de la compleja química del espacio interestelar”.
En resumen, ChemXploreML representa un gran avance para la investigación química, permitiendo que los científicos se enfoquen en la innovación en lugar de la programación, acelerando así el descubrimiento de nuevos materiales y fármacos.
Fuente: MIT News
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