Google ha presentado un conjunto de Cheminformatics Skills para su plataforma Antigravity, diseñado para ayudar a los químicos a trabajar con datos moleculares y realizar flujos de trabajo de descubrimiento de fármacos. Estas habilidades buscan reducir el tiempo dedicado a conciliar información química dispersa entre artículos, patentes y catálogos de proveedores, donde un mismo compuesto puede aparecer en distintos formatos.
El sistema distribuye las tareas entre un modelo de lenguaje, que coordina los flujos de trabajo, navega por bases de datos y aplica razonamiento científico, y software químico determinista, que realiza cálculos moleculares. Google afirma que las habilidades utilizan RDKit, un conjunto de herramientas de quimioinformática de código abierto, y se conectan con recursos seleccionados, como ChEMBL y PubChem.
El anuncio incluye un ejemplo técnico centrado en la rigidificación molecular, una estrategia de química medicinal que puede aumentar la potencia de un candidato a fármaco. Las moléculas con enlaces rotatorios pueden adoptar muchas formas; añadir un enlace que limite su movimiento puede facilitar que conserven la forma necesaria para unirse a una diana.
Google utiliza crizotinib y lorlatinib para ilustrar el enfoque. El crizotinib tiene cinco enlaces rotatorios principales, mientras que el lorlatinib, un inhibidor de la tirosina cinasa relacionado y de tercera generación, está ciclizado en un extremo para reducir a cero su número efectivo de enlaces rotatorios. La publicación presenta este cambio como un ejemplo de rigidificación y de su potencial para aumentar la potencia.
Fuentes: Google DeepMind Blog.