A espectrometria de massa em tandem é uma ferramenta analítica poderosa usada para caracterizar misturas complexas na descoberta de drogas e em outros campos.

Agora, Os inovadores da Purdue University criaram um novo método de aplicação de conceitos de aprendizado de máquina ao processo de espectrometria de massa em tandem para melhorar o fluxo de informações no desenvolvimento de novos medicamentos. Seu trabalho é publicado em Ciência Química .

"A espectrometria de massa desempenha um papel fundamental na descoberta e desenvolvimento de drogas, "disse Gaurav Chopra, professor assistente de química analítica e física no Purdue's College of Science. "A implementação específica do aprendizado de máquina bootstrapped com uma pequena quantidade de dados de treinamento positivos e negativos apresentados aqui abrirá o caminho para se tornar o mainstream nas atividades do dia-a-dia de caracterização automatizada de compostos por químicos."

Chopra disse que há dois problemas principais no campo do aprendizado de máquina usado para ciências químicas. Os métodos usados ​​não fornecem compreensão química das decisões que são feitas pelo algoritmo, e novos métodos não são normalmente usados ​​para fazer testes experimentais cegos para ver se os modelos propostos são precisos para uso em um laboratório químico.

"Abordamos esses dois itens para uma metodologia que é seletiva de isômeros e extremamente útil em ciências químicas para caracterizar misturas complexas, identificar reações químicas e metabólitos de drogas, e em campos como proteômica e metabolômica, "Chopra disse.

Os pesquisadores do Purdue criaram modelos de aprendizado de máquina estatisticamente robustos para trabalhar com menos dados de treinamento - uma técnica que será útil para a descoberta de medicamentos. O modelo analisa um reagente neutro comum - chamado 2-metoxipropeno (MOP) - e prevê como os compostos irão interagir com o MOP em um espectrômetro de massa em tandem, a fim de obter informações estruturais para os compostos.

"Esta é a primeira vez que o aprendizado de máquina foi acoplado a reações de íon-molécula de fase gasosa de diagnóstico, e é uma combinação muito poderosa, liderando o caminho para a identificação por espectrometria de massa totalmente automatizada de compostos orgânicos, "disse Hilkka Kenttämaa, o ilustre professor de química analítica e química orgânica de Frank Brown. "Estamos agora introduzindo muitos novos reagentes neste método."

A equipe Purdue apresenta fluxogramas de reatividade química para facilitar a interpretação química das decisões tomadas pelo método de aprendizado de máquina que será útil para entender e interpretar os espectros de massa para informações estruturais.