Trovare strategie di sintesi alternative con il Machine Learning per farmaci contro il Covid

I farmaci per il Covid sono molto richiesti a livello internazionale ed i produttori fanno ovviamente fatica a stare dietro alle esigenze del mercato. A Giugno, per esempio, gli USA si sono preventivamente accaparrati il 90% della produzione del remdesivir, lasciando gli altri a bocca asciutta.

E se domani qualche azienda fosse a corto di una materia prima? Sarebbe bene avere delle ricette di riserva, al fine di produrre lo stesso composto attraverso una via differente, possibilmente mantenendo rese comparabili.

È proprio a questo punto che ci viene in soccorso Synthia, un software che sfrutta le strategie retrosintetiche apprese attraverso il machine learning per proporre sintesi alternative di sostanze già sul mercato o di candidati in sperimentazione.

Tim Cernak, dell'Università del Michigan, insieme al proprio gruppo di ricercatori ha impiegato il programma per proporre le sintesi alternative di 12 farmaci: figurano il remdesivir, l'umifenovir, il favirapavir ed altri. ¹

Rettifica: 20 Agosto 2020 >

Nonostante il titolo di questo post, Synthia non usa algoritmi di Machine Learning per il calcolo del percorso retrosintetico. O meglio, forse ne fa uso ma in misura minore e non per la componente fondamentale del codice, che è ereditata da Chematica (Grzybowski et al.).

Come sottolineato da Gianmarco Ghiandoni sulla pagina Facebook, il software è rule-based, cioè calcola il percorso sulla base di migliaia di regole scritte a mano dai programmatori e non astrae queste regole da grossi dataset, come farebbe se fosse basato sul Machine Learning. Ad essere fuorviante è il fatto che l'azienda (Sigma Aldrich) parli di una non meglio precisata AI, termine che di solito è impiegato come sostituto marketing-friendly di Machine Learning. Tutta questa vaghezza dipende dal fatto che il codice non è aperto ed ha licenza commerciale, quindi non è possibile sapere nel dettaglio come funzioni. Qui vi riporto per completezza una tabella con alcuni software impiegati in sintesi, tra cui Chematica (Synthia). Nella seconda colonna potete leggere l'algoritmo sfruttato.²

Metodo	Algoritmo	Codice sorgente
Jensen and colleagues	Similarity search (no learning)	Github
3N-MCTS	MCTS + deep learning	No
Chematica (Synthia)	Tree search + AI [?, NdR]	No

Grazie a Gianmarco per la segnalazione e ad Alex Checco per aver concluso il thread in bellezza con questa vignetta di XKCD:

Non si può dire che Synthia-Chematica non utilizzi reti neurali, in fondo.