Guiado por inteligência artificial e movido por uma plataforma robótica, um sistema desenvolvido por pesquisadores do MIT dá um passo mais perto de automatizar a produção de pequenas moléculas que poderiam ser usadas na medicina, energia solar, e química de polímeros.

O sistema, descrito na edição de 8 de agosto de Ciência , poderia liberar os químicos de bancada de uma variedade de tarefas rotineiras e demoradas, e pode sugerir possibilidades de como fazer novos compostos moleculares, de acordo com os co-líderes do estudo Klavs F. Jensen, o professor Warren K. Lewis de Engenharia Química, e Timothy F. Jamison, o professor de química Robert R. Taylor e reitor associado do MIT.

A tecnologia "tem a promessa de ajudar as pessoas a eliminar todas as partes tediosas da construção de moléculas, "incluindo a pesquisa de possíveis vias de reação e a construção dos componentes de uma linha de montagem molecular cada vez que uma nova molécula é produzida, disse Jensen.

"E como químico, pode lhe dar inspiração para novas reações que você não tinha pensado antes, " ele adiciona.

Outros autores do MIT no artigo da Science incluem Connor W. Coley, Dale A. Thomas III, Justin A. M. Lummiss, Jonathan N. Jaworski, Christopher P. Breen, Victor Schultz, Travis Hart, Joshua S. Fishman, Luke Rogers, Hanyu Gao, Robert W. Hicklin, Pieter P. Plehiers, Joshua Byington, John S. Piotti, William H. Green, e A. John Hart.

Da inspiração à receita e ao produto acabado

O novo sistema combina três etapas principais. Primeiro, software guiado por inteligência artificial sugere uma rota para sintetizar uma molécula, em seguida, os químicos especialistas revisam essa rota e a refinam em uma "receita química", “e, por fim, a receita é enviada para uma plataforma robótica que monta automaticamente o hardware e realiza as reações que constroem a molécula.

Coley e seus colegas trabalham há mais de três anos para desenvolver o pacote de software de código aberto que sugere e prioriza possíveis rotas de síntese. No coração do software estão vários modelos de rede neural, que os pesquisadores treinaram em milhões de reações químicas publicadas anteriormente extraídas dos bancos de dados Reaxys e do U.S. Patent and Trademark Office. O software usa esses dados para identificar as transformações de reação e as condições que ele acredita que serão adequadas para a construção de um novo composto.

"Isso ajuda a tomar decisões de alto nível sobre quais tipos de intermediários e materiais de partida usar, e análises um pouco mais detalhadas sobre quais condições você pode querer usar e se essas reações têm probabilidade de ser bem-sucedidas, "diz Coley.

"Uma das principais motivações por trás do design do software é que ele não dá apenas sugestões de moléculas que conhecemos ou reações que conhecemos, "ele observa." Pode generalizar para novas moléculas que nunca foram feitas. "

Os químicos então revisam as rotas de síntese sugeridas produzidas pelo software para construir uma receita mais completa para a molécula alvo. Os químicos às vezes precisam realizar experimentos de laboratório ou mexer com concentrações de reagentes e temperaturas de reação, entre outras mudanças.

"Eles se inspiram na IA e a convertem em um arquivo de receita executável, em grande parte porque a literatura química no momento não tem informações suficientes para passar diretamente da inspiração para a execução em um sistema automatizado, "Jamison diz.

A receita final é então carregada em uma plataforma onde um braço robótico monta reatores modulares, separadores, e outras unidades de processamento em um caminho de fluxo contínuo, conectando bombas e linhas que trazem os ingredientes moleculares.

"Você carrega a receita - é isso que controla a plataforma robótica - carrega os reagentes, e pressione ir, e isso permite que você gere a molécula de interesse, "diz Thomas." E então, quando estiver concluído, ele limpa o sistema e você pode carregar o próximo conjunto de reagentes e receita, e permitir que ele seja executado. "

Ao contrário do sistema de fluxo contínuo que os pesquisadores apresentaram no ano passado, que teve que ser configurado manualmente após cada síntese, o novo sistema é totalmente configurado pela plataforma robótica.

"Isso nos dá a capacidade de sequenciar uma molécula após a outra, bem como gerar uma biblioteca de moléculas no sistema, autonomamente, "diz Jensen.

O design da plataforma, que tem cerca de dois metros cúbicos de tamanho - um pouco menor do que uma coifa química padrão - lembra uma mesa telefônica e um sistema de operação que move as conexões entre os módulos na plataforma.

“O braço robótico é o que nos permitiu manipular os caminhos fluídicos, que reduziu o número de módulos de processo e complexidade fluídica do sistema, e ao reduzir a complexidade fluídica, podemos aumentar a complexidade molecular, "diz Thomas." Isso nos permitiu adicionar etapas de reação adicionais e expandir o conjunto de reações que poderiam ser concluídas no sistema dentro de uma pegada relativamente pequena. "

Rumo à automação completa

Os pesquisadores testaram o sistema completo criando 15 pequenas moléculas medicinais diferentes de complexidade de síntese diferente, com processos que levam entre duas horas para as criações mais simples e cerca de 68 horas para a fabricação de vários compostos.

A equipe sintetizou uma variedade de compostos:aspirina e o antibiótico secnidazol em processos consecutivos; o analgésico lidocaína e o medicamento ansiolítico diazepam em processos consecutivos usando uma matéria-prima comum de reagentes; o anticoagulante varfarina e a droga safinamida para a doença de Parkinson, para mostrar como o software poderia projetar compostos com componentes moleculares semelhantes, mas diferentes estruturas 3-D; e uma família de cinco medicamentos inibidores da ECA e uma família de quatro antiinflamatórios não esteróides.

"Estou particularmente orgulhoso da diversidade da química e dos diferentes tipos de reações químicas, "diz Jamison, que disse que o sistema lidou com cerca de 30 reações diferentes em comparação com cerca de 12 reações diferentes no sistema de fluxo contínuo anterior.

"Estamos realmente tentando fechar a lacuna entre a geração de ideias a partir desses programas e o que é necessário para realmente executar uma síntese, "diz Coley." Esperamos que os sistemas da próxima geração aumentem ainda mais a fração de tempo e esforço que os cientistas podem concentrar seus esforços na criatividade e no design. "

Esta história foi republicada por cortesia do MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), um site popular que cobre notícias sobre pesquisas do MIT, inovação e ensino.