Een nieuw gezamenlijk Russisch-Frans-Japans team heeft een computermodel ontwikkeld dat de eigenschappen van nieuwe moleculen kan voorspellen op basis van de analyse van fundamentele chemische wetten. De studie, getiteld "Het gebruik van AI-methoden voor de planning van chemische synthese, " is gepubliceerd in de Tijdschrift voor chemische informatie en modellering .

Universitair hoofddocent Timur Madzjidov zegt:"We boden een manier aan om de reeds bestaande chemische vergelijkingen in sommige raamwerken van machine learning in te voegen. Het werd getest op de voorspellingen van tautomere constanten en zuurgraad, die zijn verbonden door de Kabachnik-vergelijking. Met behulp van de functionele onderlinge afhankelijkheid tussen hen, het neurale netwerk leert beide eigenschappen te voorspellen."

Prototrope tautomerie is het fenomeen van omkeerbare isomerie, waarin isomeren (stoffen met dezelfde kwalitatieve en kwantitatieve samenstelling, maar verschillend in structuur en eigenschappen) gaan gemakkelijk in elkaar over door de overdracht van een waterstofatoom.

"Tautomere transformaties zijn heel gebruikelijk voor organische verbindingen, bekend om ongeveer de helft van alle ontdekte verbindingen. Bijvoorbeeld, een van de mechanismen van spontane mutaties is gekoppeld aan de tautomere transformaties van DNA-nucleïnezuurbase. Daarom moet bij het registreren van nieuwe verbindingen rekening worden gehouden met tautomerie, tijdens het computerontwerp van nieuwe medicijnen, en de zoektocht naar moleculen met gepreconditioneerde eigenschappen, ', zegt Madzjidov.

De resultaten van dit onderzoek zouden de nauwkeurigheid van de voorspelling van fysisch-chemische eigenschappen van ontworpen medicatie en materialen kunnen vergroten, evenals het correct voorspellen van de parameters van chemische reacties.