Construindo modelos de IA que compreendem princípios químicos

Entre todos os possíveis compostos químicos, estima-se que entre 10²⁰ e 10⁶⁰ possam ter potencial como medicamentos de pequenas moléculas.

Avaliar experimentalmente cada um desses compostos seria muito demorado para os químicos. Assim, nos últimos anos, pesquisadores começaram a usar inteligência artificial para ajudar a identificar compostos que poderiam ser bons candidatos a medicamentos. 

Um desses pesquisadores é o Professor Associado do MIT Connor Coley PhD ’19, Professor Associado de Desenvolvimento de Carreira da Turma de 1957 com nomeações compartilhadas nos departamentos de Engenharia Química e Engenharia Elétrica e Ciência da Computação e no MIT Schwarzman College of Computing. Sua pesquisa abrange a linha entre engenharia química e ciência da computação, à medida que ele desenvolve e implementa modelos computacionais para analisar vastos números de possíveis compostos químicos, projetar novos compostos e prever vias de reação que poderiam gerar esses compostos. 

“É uma abordagem muito geral que poderia ser aplicada a qualquer aplicação de moléculas orgânicas, mas a aplicação principal em que pensamos é a descoberta de medicamentos de pequenas moléculas”, diz ele.

A interseção da IA e da ciência

O interesse de Coley pela ciência vem de família. Na verdade, ele diz que sua família inclui mais cientistas do que não cientistas, incluindo seu pai, um radiologista; sua mãe, que obteve um diploma em biofísica molecular e bioquímica antes de ir para a MIT Sloan School of Management; e sua avó, uma professora de matemática.

Como estudante do ensino médio em Dublin, Ohio, Coley participou de competições da Olimpíada de Ciências e se formou no ensino médio aos 16 anos. Ele então foi para o Caltech, onde escolheu engenharia química como curso principal porque oferecia uma maneira de combinar seus interesses em ciência e matemática.