Investigadores de la EPFL han desarrollado Synthegy, un marco de trabajo de IA que permite a los químicos guiar la síntesis de moléculas complejas utilizando instrucciones en lenguaje sencillo. El sistema combina algoritmos tradicionales con grandes modelos de lenguaje para evaluar y clasificar las rutas de reacción. También ayuda a comprender los mecanismos de reacción, lo que podría acelerar el descubrimiento de fármacos.
La creación de moléculas complejas para medicamentos o materiales requiere tradicionalmente años de experiencia en retrosíntesis, donde los químicos trabajan a partir de un compuesto objetivo para identificar los materiales de partida y las rutas de reacción. Synthegy, desarrollado por un equipo dirigido por Philippe Schwaller en la EPFL, cambia esto al permitir que los químicos introduzcan instrucciones en lenguaje natural, como la formación de un anillo en una etapa temprana o evitar el uso de grupos protectores. El software estándar genera las rutas, que la IA califica y explica para asegurar su alineación con dichos objetivos, tal y como se describe en un artículo publicado en Matter. Andres M. Bran, primer autor del estudio, afirmó: "Con Synthegy, estamos dando a los químicos el poder de simplemente hablar, permitiéndoles iterar mucho más rápido y navegar por ideas sintéticas más complejas". El marco de trabajo aplica un razonamiento similar a los mecanismos de reacción, descomponiéndolos en movimientos electrónicos y evaluando su viabilidad bajo condiciones específicas. En un estudio doble ciego con 36 químicos que realizaron 368 evaluaciones, las valoraciones del sistema coincidieron con los juicios humanos el 71,2% de las veces. Los modelos de lenguaje más grandes destacaron en el análisis de grupos funcionales y rutas completas. Bran añadió: "La conexión entre la planificación de la síntesis y los mecanismos es muy emocionante: normalmente utilizamos los mecanismos para descubrir nuevas reacciones que nos permiten sintetizar nuevas moléculas". Entre los colaboradores se incluyen el Centro Nacional de Competencia en Investigación de Catálisis y b12 Labs. La referencia de la revista es Andres M. Bran et al., Matter, 2026; DOI: 10.1016/j.matt.2026.102812.
