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Nova abordagem de aprendizado de máquina acelera a busca por conformadores moleculares
Pesquisas sobre conformadores moleculares continuam a ser um tópico de grande interesse em química computacional, design de drogas e ciência de materiais. É um empreendimento desafiador devido à alta dimensionalidade do espaço de busca e ao custo computacional dos métodos químicos quânticos precisos necessários para determinar a estrutura molecular e sua energia. Anteriormente, a busca por conformadores moleculares significava que milhares de estruturas precisavam ser relaxadas primeiro. Portanto, esse processo consumia tempo e recursos computacionais consideráveis, mesmo quando aplicado a pequenas moléculas.
Um artigo recente de pesquisadores da Universidade Aalto, na Finlândia, propõe um procedimento de pesquisa de conformadores moleculares que combina um algoritmo de otimização bayesiana de aprendizagem ativa com métodos de química quântica para enfrentar este desafio. O aprendizado ativo da otimização bayesiana faz a amostragem inteligente das estruturas com baixas energias ou altas incertezas de energia, minimizando assim os pontos de dados necessários.
No artigo, os autores testaram o procedimento em quatro aminoácidos (cisteína, serina, triptofano e ácido aspártico). Depois de apenas 1000 cálculos de ponto único e aproximadamente 80 relaxamentos de estrutura, o que é menos de 10% do custo computacional do método mais rápido atual, a equipe encontrou os conformadores de baixa energia em boa concordância com medições experimentais e cálculos de referência.
Os pesquisadores agora planejam estender o método para pesquisar estruturas de moléculas que estão ligadas a nanoclusters.
Os resultados do estudo foram publicados na revista científica Journal of Chemical Theory and Computation.
Acesse o artigo científico completo (em inglês).
Acesse a notícia completa na página da Universidade Aalto (em inglês).
Fonte: Universidade Aalto.
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