L'intelligenza artificiale analizza gli spettri chimici in pochi minuti
I ricercatori dell’Università di Jena, dell’Helmholtz-Zentrum Berlin e di Zakodium sviluppano un sistema di intelligenza artificiale per l’analisi delle strutture chimiche
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Determinare quale sostanza sia stata effettivamente prodotta in una provetta o in un matraccio è uno dei compiti principali della chimica. Tuttavia, soprattutto nel caso di composti complessi o nuovi, ciò può richiedere molto tempo, anche per specialisti esperti. Un gruppo di ricerca dell’Università Friedrich Schiller di Jena, Helmholtz-Zentrum Berlin per i Materiali e l’Energia, l’Istituto Helmholtz per i Polimeri nelle Applicazioni Energetiche di Jena e la società svizzera di software Zakodium Sárl ha ora sviluppato un sistema di intelligenza artificiale (IA) che propone strutture molecolari adeguate a partire dai dati grezzi delle misurazioni spettroscopiche e ne valuta la plausibilità. Il sistema è liberamente accessibile ed è stato presentato sulla rivista *Nature Communications*.
Perché la determinazione della struttura è così impegnativa
«Chiunque sintetizzi una molecola deve anche dimostrarne la struttura chimica», afferma il dott. Kevin Jablonka dell’Università di Jena. E aggiunge: «A tal fine, i chimici ricorrono solitamente a tecniche analitiche quali la spettroscopia di risonanza magnetica nucleare (NMR), la spettroscopia infrarossa e la spettrometria di massa. Ciascuno di questi metodi fornisce indizi sulla struttura, ma spesso solo in misura limitata. I numerosi segnali di misura individuali formano quindi una sorta di puzzle chimico che deve essere risolto correttamente».
L’analisi strutturale risulta spesso particolarmente impegnativa per molecole inedite che non sono mai state descritte prima, soprattutto perché i dati di misurazione ottenuti nella pratica sono spesso tutt’altro che ideali. «Le impurità presenti in una sostanza possono generare segnali propri o sovrapporsi a quelli del composto di interesse», spiega Jablonka. «È proprio qui che il nostro sistema mostra un punto di forza particolare: per gli spettri NMR protonici, che vengono misurati di routine con grande frequenza, è in grado di gestire le impurità presenti nei campioni reali».
Come funziona SECS
«Il nuovo sistema, SECS, combina due approcci di intelligenza artificiale», spiega Adrian Mirza, primo autore dello studio. «In primo luogo, il modello impara a tradurre spettri e strutture molecolari in una rappresentazione matematica comune. Un algoritmo evolutivo perfeziona poi i risultati modificando passo dopo passo le molecole candidate, aggiungendo o rimuovendo atomi e legami e verificando ripetutamente se il risultato si adatta meglio ai dati di misurazione».
Il sistema produce infine un elenco ordinato delle possibili strutture, insieme a punteggi di similarità basati sul contesto chimico.
Paragonabile a specialisti esperti
«In un test di benchmark che ha coinvolto diversi metodi spettroscopici, SECS ha identificato la struttura molecolare corretta come la sua previsione al primo posto in oltre l’80 per cento dei casi», afferma Jablonka, descrivendo le prestazioni del sistema. Si è inoltre dimostrato in grado di eguagliare gli esperti umani in un confronto diretto. «In uno studio pilota, abbiamo chiesto a dei chimici di risolvere 20 complessi problemi di determinazione della struttura tramite NMR», spiega Jablonka. Il risultato: l’IA ha raggiunto un livello di prestazioni paragonabile a quello degli specialisti partecipanti.
«Tuttavia, non consideriamo SECS un sostituto della competenza umana», sottolinea Mirza. «Il sistema può fornire una seconda opinione estremamente utile». Se le strutture proposte sono plausibili e ottengono punteggi elevati, ciò rafforza la fiducia nell’interpretazione. «Se, d’altra parte, le strutture suggerite differiscono sostanzialmente dalla struttura molecolare prevista, potrebbe valere la pena esaminarle più da vicino», aggiunge Jablonka.
Uno strumento aperto per la ricerca
Il codice sorgente, i dati dei modelli e una versione di prova dell’applicazione sono disponibili al pubblico. Secondo le informazioni fornite durante i colloqui con i ricercatori, l’attuale versione web è progettata principalmente per la valutazione diretta dei dati grezzi della risonanza magnetica nucleare (NMR) protonica unidimensionale. Il supporto per ulteriori tipi di spettri e set di dati grezzi più complessi è previsto per le versioni future.
Nota: questo articolo è stato tradotto utilizzando un sistema informatico senza intervento umano. LUMITOS offre queste traduzioni automatiche per presentare una gamma più ampia di notizie attuali. Poiché questo articolo è stato tradotto con traduzione automatica, è possibile che contenga errori di vocabolario, sintassi o grammatica. L'articolo originale in Inglese può essere trovato qui.
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