Nueva estrategia asistida por ordenador para evaluar la aplicabilidad de las reacciones químicas
Contrarrestar el sesgo subjetivo en los estudios sobre la producción de nuevos compuestos químicos
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Los químicos suelen desarrollar y optimizar nuevas reacciones químicas utilizando los llamados sistemas modelo, es decir, sustratos sencillos y de fácil acceso. A continuación, utilizan hasta unos 100 sustratos más como ejemplos para demostrar que la reacción funciona. Esta demostración de aplicabilidad versátil se denomina "alcance" en la jerga técnica. Sin embargo, una selección subjetiva de sustratos suele dar lugar a una imagen distorsionada de la gama de aplicaciones de la reacción recién desarrollada. A menudo no está claro si puede utilizarse para sintetizar un producto deseado. Para resolver este problema, un equipo dirigido por el químico Dr. Frank Glorius, de la Universidad de Münster, propone un método asistido por ordenador y sin sesgos para seleccionar los sustratos modelo con los que evaluar nuevas reacciones químicas.
La selección de sustratos se basa en la complejidad y las propiedades estructurales de compuestos farmacéuticos reales. "Nuestro método pretende mejorar en el futuro la calidad y el contenido informativo de los datos sobre reacciones químicas y colmar lagunas de conocimiento", explica Frank Glorius. Un conocimiento más profundo de las nuevas reacciones reduce las barreras a su aplicación tanto en el contexto académico como industrial. La disponibilidad de datos de alta calidad e imparciales también facilita significativamente el uso del aprendizaje automático y allana el camino para un uso más exhaustivo de los datos". El trabajo se ha publicado en la revista ACS Central Science.
Según los autores del equipo, los intentos de normalizar y objetivar el desarrollo y la evaluación de las reacciones químicas son todavía bastante nuevos y relativamente infrecuentes. "Con nuestra publicación queremos iniciar un 'proceso de replanteamiento'. En lugar de hacer tantos experimentos como sea posible, que a menudo están sesgados o tienen un resultado predecible, habría que centrarse en obtener los mejores datos posibles sobre las nuevas reacciones químicas", afirma el primer autor, Debanjan Rana.
Otros científicos también han intentado evaluar reacciones químicas a partir de sustratos "mejor" seleccionados. Sin embargo, estos trabajos se limitaban a casos especiales, bien a estructuras firmemente seleccionadas con relevancia farmacéutica, bien a estructuras especialmente adaptadas a una única reacción, que deben calcularse y seleccionarse en un proceso complejo. A diferencia de los trabajos anteriores, el método presentado por el equipo de Münster tiene en cuenta la estructura completa de una molécula, lo que lo hace universalmente aplicable a cualquier reacción química.
Niklas Hölter, uno de los autores del trabajo en Münster, explica el proceso de pensamiento que hay detrás del estudio: "El alcance es de vital importancia en todas las publicaciones sobre síntesis química. Sin embargo, los químicos suelen tener prejuicios a la hora de elegir los compuestos de sustrato que van a probar. Por ejemplo, eligen sustratos estructuralmente muy sencillos, muy similares al sustrato modelo o simplemente disponibles en el laboratorio ("sesgo de selección"). A menudo no mencionan en sus publicaciones las reacciones que no han tenido éxito para dar una mejor imagen ("sesgo de información")".
Al sintetizar nuevos compuestos químicos, como principios activos o materiales, los químicos tienen que seleccionar el método más adecuado para producir el compuesto deseado entre un gran número de reacciones y métodos químicos conocidos. Para ello, tienen en cuenta varios factores, como el rendimiento del producto deseado, así como aspectos medioambientales y de seguridad. Por tanto, el desarrollo de reacciones químicas nuevas y versátiles sigue siendo uno de los focos de la investigación química actual.
El método desarrollado por el equipo de la Universidad de Münster utilizó huellas moleculares para transferir a un código digital todos los principios activos farmacéuticos aprobados. Mediante métodos no supervisados de aprendizaje automático y agrupación, crearon un modelo que divide este "espacio" de principios activos farmacéuticos en regiones químicamente significativas basadas en las estructuras moleculares. Para evaluar una nueva reacción química, el modelo de aprendizaje automático permite proyectar en el mismo espacio miles de posibles sustratos de prueba. Se selecciona automáticamente un sustrato de prueba en el centro de cada una de las regiones previamente identificadas para cubrir todo el espacio sin sesgos.
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