Investigadors de la Universitat Rovira i Virgili (URV) han creat una eina basada en intel·ligència artificial, anomenada CoCoGraph, que permet generar milions de molècules noves seguint estrictament les lleis fonamentals de la química. Aquest sistema s’inspira en models generatius d’IA utilitzats habitualment per a text o imatges, com ChatGPT o DALL·E, tot i que encara no respon a instruccions específiques.
Tecnologia i metodologia emprada
Els resultats d’aquest desenvolupament s’han publicat recentment a la revista Nature Machine Intelligence. CoCoGraph fa ús d’una tècnica coneguda com a model de difusió, comuna en la creació d’imatges, que consisteix a "desordenar" progressivament una molècula real per després entrenar el sistema a reconstruir-la amb precisió.
L’espai químic: un repte colossal
Segons els responsables del projecte, quan es proporciona al sistema una fórmula molecular determinada —com la del paracetamol— aquest genera una quantitat enorme de combinacions atòmiques. No obstant això, només un petit percentatge d’aquestes configuracions resulta viable en condicions reals. L'espai potencial de molècules diferents pot arribar fins a 1060, xifra molt superior al nombre d’aigües oceàniques existents, mentre que les molècules conegudes representen només una fracció minúscula d’aquest univers. Això situa el descobriment de noves molècules útils en un context comparable a "buscar una agulla dins un paller gegantí", expliquen els investigadors.
Molecularment vàlid: un avantatge clau del model
Una característica destacada del model CoCoGraph és la incorporació directa dels principis bàsics de química durant el procés generatiu. Cada àtom manté el nombre correcte d’enllaços químics, fet que assegura que el 100% de les molècules produïdes siguin químiques vàlides, aspecte on altres models presenten limitacions importants. A més, es tracta d’un sistema altament eficient: utilitza menys paràmetres computacionals i necessita menys capacitat de càlcul per generar compostos amb major rapidesa.
Avaluació experimental amb experts en química
L’equip investigador va dur a terme un estudi amb 121 experts en química vinculats a la URV per validar la plausibilitat dels compostos generats. Es van presentar vint parelles de molècules als participants —una real i una creada pel model— i aquests van confondre's aproximadament en el 40% dels casos sobre quina era l’autèntica. Aquesta dada reforça la qualitat i convincent aparença molecular dels compostos produïts per CoCoGraph.
Avenços cap al disseny molecular personalitzat
Malauradament, el model actual encara no permet especificar propietats concretes durant la generació; tanmateix, s’han identificat molècules similars al paracetamol entre els milions creades automàticament. També s’ha experimentat amb tècniques per modificar parcialment estructures existents amb l’objectiu d’obtenir variants amb característiques semblants.
Perspectives futures i aplicacions potencials
A mig o llarg termini, l’objectiu principal és desenvolupar eines que permetin sol·licitar directament composicions moleculars amb propietats determinades —com ara solubilitat específica o toxicitat mínima— adaptades a aplicacions farmacològiques o materials innovadors. Aquesta tecnologia podria revolucionar disciplines com la química sintètica, farmacologia o ciència dels materials accelerant notablement el descobriment científic dins d’un espai químic pràcticament inexplorat fins ara.
