Інженери-хіміки з MIT, використовуючи машинне навчання, створили обчислювальну модель, яка може передбачити, наскільки добре будь-яка молекула розчиниться в органічному розчиннику. Це ключовий етап у синтезі майже будь-якого фармацевтичного препарату. Така можливість може значно полегшити розробку нових методів виробництва ліків та інших корисних молекул.

Нові горизонти у виборі розчинників

Нова модель допомагає хімікам обирати правильний розчинник для будь-якої реакції у синтезі. Це особливо важливо, адже традиційні органічні розчинники, такі як етанол і ацетон, мають сотні альтернатив, які можуть бути менш небезпечними для навколишнього середовища і здоров'я людей. Модель, розроблена у MIT, надає можливість вибору менш шкідливих розчинників, що є важливим кроком до екологічно безпечнішого виробництва.

Традиційно передбачення розчинності виконувалося за допомогою моделі розчинності Абрагама, але її точність була обмеженою. Нова модель, яка використовує дані з великої бази BigSolDB, показує вдвічі точніші результати. Це відкриває нові можливості для фармацевтичних компаній, які вже почали використовувати цю технологію у своїх дослідницьких процесах.

Вплив на фармацевтичну галузь

Моделі FastProp і ChemProp, створені в MIT, показали однакову точність, що вказує на високу якість даних, використаних для їх навчання. Завдяки швидкості та простоті застосування, модель FastSolv стала доступною для широкого загалу, і вже використовується в різних галузях, зокрема у фармацевтичній. Це відкриває нові можливості для вдосконалення процесів розробки ліків, зменшення використання небезпечних речовин та покращення екологічної ситуації.