En laboratorio, un modelo predice qué sitio de una molécula reacciona

Los químicos que quieren saber dónde reaccionará una molécula han confiado durante mucho tiempo en el rendimiento del producto, es decir, la proporción de materia de partida que acaba convertida en el producto buscado tras varias etapas de síntesis. Esa medida se ve distorsionada por la purificación y por las reacciones secundarias, y varía de un escenario de síntesis a otro. Además, no indica cuál de varios grupos reactivos ha reaccionado realmente.

En la Universidad Nacional de Yokohama, un equipo dirigido por el profesor asociado Hiroaki Gotoh y el estudiante de doctorado Daimon Sakaguchi optó por un camino más sencillo. Mezclaron moléculas complejas que contienen varios grupos cetona, formados por átomos de oxígeno y carbono unidos por un doble enlace, con distintas cantidades de borohidruro de sodio en metanol. Al medir qué grupo cetona reaccionaba primero, construyeron para cada molécula una escala cinética, o mapa de velocidades de reacción. Después, el equipo combinó este mapa con información electrónica tridimensional tomada de los alrededores de cada sitio reactivo, y alimentó ambos datos en un modelo de aprendizaje automático.

El modelo se entrenó solo con moléculas sencillas. Probado con seis moléculas más complejas, cada una con dos grupos cetona, predijo correctamente tanto el sitio principal de reacción como el lado desde el que se producía. El estudio, publicado en JACS Au, muestra que los experimentos de competencia pueden vincular mediciones de laboratorio, cálculos de química cuántica y aprendizaje automático en un único flujo de trabajo. Los autores subrayan que se trata de resultados de laboratorio para una reacción definida, con borohidruro de sodio en metanol.

Para un químico que diseña un candidato a fármaco, la ventaja práctica sería saber, antes de la síntesis, qué parte de una molécula es probable que reaccione y qué producto se formará. Gotoh menciona como objetivo los candidatos a fármacos, los productos naturales y las moléculas funcionales, y plantea como meta reducir los ciclos de ensayo y error y acelerar el descubrimiento de nuevas moléculas y rutas sintéticas. El equipo no precisa cuándo podrían utilizarse en la práctica estas predicciones, ni si el modelo funciona para reacciones distintas de esta. Lo que sí ofrece es una base de datos cinéticos depurada y un flujo de trabajo de descriptores que otros investigadores pueden reutilizar para construir nuevos modelos y poner a prueba sus hipótesis en reducciones más complejas.