#IntesaScienceNews: AI: il Deep Learning per la sintesi organica del futuro

Un giorno le macchine riusciranno a risolvere tutti i problemi, ma mai nessuna di esse potrà porne uno.
(Albert Einstein)

Nel 2018 questa famosa citazione di Einstein trova la sua conferma nell’ultimo strumento di intelligenza artificiale che ha digerito quasi tutte le reazioni mai eseguite e che sembrerebbe poter trasformare la chimica.
È infatti stato inventato per poter aiutare gli scienziati a pianificare reazioni chimiche in più fasi.

I chimici hanno un nuovo assistente di laboratorio: l’intelligenza artificiale (AI, ndr).

I ricercatori hanno sviluppato un programma informatico di “deep learning” che produce progetti per le sequenze di reazioni necessarie per creare piccole molecole organiche, come composti di farmaci. I percorsi suggeriti dallo strumento sembrano tanto buoni sulla carta quanto quelli ideati dai chimici umani.

L’intelligenza artificiale può creare il futuro?
Lo strumento, descritto su Nature il 28 Marzo, non è il primo software a esercitare l’intelligenza artificiale (AI) al posto dell’abilità umana e dell’intuizione. Eppure i chimici considerano lo sviluppo una pietra miliare, affermando che potrebbe accelerare il processo di scoperta dei farmaci e rendere più efficiente la chimica organica.

“Quello che abbiamo visto qui è che questo tipo di intelligenza artificiale può catturare questa conoscenza esperta”, dice Pablo Carbonell che progetta strumenti di previsione della sintesi presso l’Università di Manchester, nel Regno Unito, e non è stato coinvolto nel lavoro. Descrive lo sforzo come “un punto di riferimento”.

I chimici hanno convenzionalmente stilato elenchi di reazioni registrate da altri, e hanno attinto alla loro intuizione per elaborare un percorso passo-passo capace di creare un nuovo composto particolare. Di solito lavorano all’indietro, a partire dalla molecola che vogliono creare e poi analizzano quali reagenti e sequenze di reazioni -prontamente disponibili- possono essere utilizzati per sintetizzarlo (un processo noto come retrosintesi, che può richiedere ore o addirittura giorni di pianificazione).

Il nuovo strumento di intelligenza artificiale, sviluppato da Marwin Segler, un chimico organico e ricercatore di intelligenza artificiale dell’Università di Münster in Germania, e i suoi colleghi, usa reti neurali ad apprendimento profondo per assorbire essenzialmente tutte le reazioni chimiche organiche in un’unica fase. 12,4 milioni di reazioni esattamente. Ciò gli consente di prevedere le reazioni chimiche che possono essere utilizzate in ogni singolo passaggio. Lo strumento applica ripetutamente queste reti neuronali nella pianificazione di una sintesi multi-step, decostruendo la molecola desiderata fino a quando non termina con i reagenti di partenza disponibili.

Segler e il suo team hanno testato i percorsi che il programma ha lanciato in un processo in doppio cieco, per vedere se i chimici esperti potevano dire i percorsi di sintesi dell’IA da quelli ideati dagli umani. Hanno mostrato 45 chimici organici di due istituti in Cina e Germania, potenziali vie di sintesi per nove molecole: un percorso suggerito dal sistema e un altro elaborato dall’uomo. I chimici non avevano preferenze per i quali era meglio.

I ricercatori hanno cercato di utilizzare la potenza di calcolo per pianificare la sintesi chimica organica sin dagli anni ’60, con un successo limitato. Ma lo strumento di Segler è uno dei numerosi programmi sviluppati negli ultimi anni che usano l’intelligenza artificiale per segnalare potenziali rotte di reazione.

Chematica, la più conosciuta, è stata acquisita dalla società farmaceutica tedesca Merck nel maggio 2017, per una somma non rivelata. Bartosz Grzybowski, un chimico dell’Istituto Nazionale di Scienza e Tecnologia di Ulsan in Corea del Sud, e il suo team hanno impiegato anni a immettere le regole della chimica organica nel sistema su cui il programma attingere.
All’inizio di questo mese, Grzybowski ha riferito di aver testato otto dei percorsi suggeriti dal suo algoritmo in laboratorio e che tutti avevano funzionato, in quella che è stata la fase di prova. “Sono molto contento che ci sia questo revival della retrosintesi e accolgo approcci diversi”, dice alla fine del periodo.
Lo strumento di Segler è diverso perché impara dai soli dati e non ha bisogno degli esseri umani per inserire regole da usare.

Ola Engkvist, un chimico computazionale presso l’azienda farmaceutica AstraZeneca a Goteborg, in Svezia, è impressionato dal lavoro. “Aumentare il tasso di successo nella chimica sintetica avrebbe un enorme vantaggio in termini di velocità ed efficienza nei progetti di scoperta di farmaci, oltre alla riduzione dei costi”, dice.

Segler dice che il suo strumento ha già suscitato l’interesse di diverse case farmaceutiche. Ma lui non lo vede come un sostituire e lasciare fuori dal lavoro i chimici organici. “Sarà un assistente per il chimico che vuole creare molecole e ottenere da A a B il più rapidamente possibile”, dice. “Il dispositivo di navigazione GPS può rendere ridondanti le mappe cartacee, ma non il conducente dell’auto.”

Articolo a cura di: Laura Palermo