Google DeepMind añade habilidades de quimioinformática a Antigravity y reduce días de diseño de fármacos a una hora
Las habilidades, basadas en RDKit con conectores a ChEMBL y PubChem, permiten a un agente buscar miles de compuestos y proponer macrociclos rigidizados con rutas de síntesis.
Por qué importa
En el ejemplo de DeepMind con datos de fármacos contra el cáncer de pulmón, un agente depuró 568 compuestos, hizo un análisis de pares moleculares emparejados, creó modelos de potencia y propuso nuevos macrociclos de 12 miembros con precursores y reacciones en una hora, un ciclo que según DeepMind llevaba varios días. El texto advierte de que los datos escasos y el ruido de los ensayos limitan la precisión y que cada diseño debe sintetizarse y probarse. Google ofrece a 10.000 científicos su nivel de uso más alto de Antigravity gratis durante seis meses.
Datos clave
- Basado en RDKit con conectores a ChEMBL y PubChem
- El ejemplo usó 568 compuestos depurados contra el cáncer de pulmón
- Propuso macrociclos de 12 miembros con rutas de síntesis en una hora
- Los diseños aún requieren síntesis y pruebas de laboratorio