Esquerda ou Direita? Novo algoritmo leva a determinação da quiralidade ao próximo nível

No mundo das moléculas, a quiralidade é uma propriedade fundamental que pode ter um impacto profundo no seu comportamento. Moléculas quirais, que são imagens espelhadas umas das outras, mas não sobreponíveis, exibem propriedades únicas que podem influenciar tudo, desde a sua atividade biológica até às suas interações com a luz. Como resultado, a determinação da quiralidade é uma tarefa essencial em muitos campos, incluindo química, farmácia e ciência dos materiais.

A determinação da quiralidade tradicionalmente depende de técnicas como rotação óptica, dicroísmo circular e cristalografia de raios X. No entanto, esses métodos geralmente exigem equipamentos e conhecimentos especializados, tornando-os impraticáveis ​​para triagem de alto rendimento ou análise em tempo real.

Agora, pesquisadores da Universidade da Califórnia, em Berkeley, desenvolveram um novo algoritmo que leva a determinação da quiralidade para o próximo nível. O algoritmo, denominado ChiralNet, usa aprendizado profundo para identificar moléculas quirais com precisão e eficiência sem precedentes.

A equipe de pesquisa treinou o ChiralNet em um conjunto de dados de mais de 100.000 moléculas quirais, incluindo enantiômeros (imagens espelhadas) e diastereômeros (estereoisômeros sem imagem espelhada). O algoritmo foi capaz de classificar corretamente a quiralidade de mais de 99% das moléculas no conjunto de dados.

ChiralNet não é apenas preciso, mas também extremamente rápido. O algoritmo pode classificar a quiralidade de uma única molécula em menos de um segundo, tornando-o adequado para aplicações de triagem de alto rendimento.

Além disso, o ChiralNet pode ser usado com uma variedade de dados de entrada, incluindo dados de estrutura molecular, espectros vibracionais e espectros de massa. Essa flexibilidade torna o algoritmo amplamente aplicável em diferentes campos e configurações.

O desenvolvimento do ChiralNet representa um grande avanço na determinação da quiralidade. A precisão, velocidade e versatilidade do algoritmo o tornam uma ferramenta poderosa para pesquisadores e cientistas que trabalham em diversos campos.

Além do seu potencial para determinação da quiralidade, a equipe de pesquisa acredita que o ChiralNet também poderia ser usado para outras tarefas relacionadas à estrutura molecular e previsão de propriedades. Este potencial estimulante abre novos caminhos para a investigação e inovação no campo da ciência molecular.