Notícia

Pesquisadores conseguem realizar previsões reversas de reações químicas de várias etapas

No Japão, pesquisadores superam limitações computacionais para prever os materiais de partida de reações em várias etapas usando apenas informações sobre a molécula do produto alvo

Dr. Satoshi Maeda, Universidade Hokkaido

Fonte

Universidade Hokkaido

Data

quarta-feira, 27 abril 2022 12:35

Áreas

Bioquímica. Computação. Metabolismo. Modelagem Matemática. Química Medicinal.

Geralmente, os químicos têm uma molécula desejada em mente e se perguntam que tipo de reação poderia produzi-la. Pesquisadores do Grupo de Pesquisa do Dr. Satoshi Maeda do Institute for Chemical Reaction Design and Discovery (ICReDD) da Universidade Hokkaido, no Japão, desenvolveram um método que pode prever os materiais de partida e os caminhos de reações químicas de várias etapas usando apenas informações sobre o ‘final’ (ou seja, as moléculas do produto).

Prever a ‘receita’ de uma molécula de produto alvo, sem outro conhecimento além da própria molécula, seria uma ferramenta poderosa para acelerar a descoberta de novas reações. O grupo do professor Maeda desenvolveu anteriormente um método computacional que conseguiu prever reações de etapa única dessa maneira. No entanto, a expansão para reações de várias etapas leva a um aumento dramático no número de possíveis vias de reação – o que é conhecido como explosão combinatória. Esse aumento acentuado na complexidade resulta em custos de cálculo proibitivamente altos.

Para superar essa limitação, os pesquisadores desenvolveram um algoritmo que reduz o número de caminhos que precisam ser explorados, descartando caminhos menos viáveis ​​em cada etapa da reação. Depois de calcular todos os caminhos possíveis para o passo anterior na reação, um método de análise cinética avalia quão bem cada caminho produz a molécula alvo. Os caminhos de reação que não produzem a molécula alvo acima de uma porcentagem de limite pré-definida são considerados não significativos o suficiente e não são explorados mais.

Este ciclo de explorar, avaliar e descartar caminhos de reação é repetido para cada ‘passo para trás’ em uma reação de várias etapas e mitiga a explosão combinatória que normalmente ocorreria, tornando as reações de várias etapas mais viáveis ​​​​para calcular. Os métodos anteriores eram limitados a reações de etapa única, enquanto esse novo método pode ser capaz de prever reações que envolvem mais de 6 etapas, marcando um grande salto na capacidade de cálculo.

Como um teste de prova de conceito, os pesquisadores testaram o método em duas reações de várias etapas bem conhecidas, as reações de Strecker e Passerini. Milhares de candidatos a material de partida foram propostos para cada reação, e foram filtrados os candidatos mais promissores com base na estabilidade e rendimento do produto. Criticamente, entre os candidatos propostos estavam os materiais de partida bem conhecidos para cada reação, confirmando a capacidade da técnica de identificar materiais de partida experimentalmente viáveis ​​apenas a partir da molécula do produto alvo.

Embora seja necessário mais trabalho para permitir a previsão de sistemas ainda maiores e mais complexos, os pesquisadores antecipam que esse avanço no manuseio de processos de várias etapas acelerará a descoberta de novas reações químicas.

“Este trabalho fornece uma abordagem única, pois é a primeira vez que é possível realizar previsões reversas de reações de várias etapas usando cálculos químicos quânticos sem usar nenhum conhecimento ou dados sobre a reação. Esperamos que esta técnica permita a descoberta de transformações químicas totalmente inimagináveis, caso em que há pouco conhecimento ou dados experimentais para usar”, concluiu o professor Satoshi Maeda.

Os resultados foram publicados na revista científica JACS Au.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade Hokkaido (em inglês).

Fonte: Collin Stecker, ‘Institute for Chemical Reaction Design and Discovery’, Universidade Hokkaido. Imagem: Reação de Strecker. Fonte: Dr. Satoshi Maeda, Universidade Hokkaido.

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