Venstre eller højre? Ny algoritme tager chiralitetsbestemmelse til næste niveau

I molekylernes verden er chiralitet en grundlæggende egenskab, der kan have en dyb indvirkning på deres adfærd. Chirale molekyler, som er spejlbilleder af hinanden, men ikke kan lægges over hinanden, udviser unikke egenskaber, der kan påvirke alt fra deres biologiske aktivitet til deres interaktioner med lys. Som et resultat er chiralitetsbestemmelse en væsentlig opgave på mange områder, herunder kemi, farmaci og materialevidenskab.

Kiralitetsbestemmelse har traditionelt været afhængig af teknikker som optisk rotation, cirkulær dikroisme og røntgenkrystallografi. Disse metoder kræver dog ofte specialiseret udstyr og ekspertise, hvilket gør dem upraktiske til high-throughput screening eller realtidsanalyse.

Nu har forskere ved University of California, Berkeley udviklet en ny algoritme, der tager chiralitetsbestemmelse til næste niveau. Algoritmen, kaldet ChiralNet, bruger dyb læring til at identificere chirale molekyler med hidtil uset nøjagtighed og effektivitet.

Forskerholdet trænede ChiralNet på et datasæt med over 100.000 chirale molekyler, herunder både enantiomerer (spejlbilleder) og diastereomerer (ikke-spejlbillede stereoisomerer). Algoritmen var i stand til korrekt at klassificere chiraliteten af ​​over 99% af molekylerne i datasættet.

ChiralNet er ikke kun nøjagtig, men det er også ekstremt hurtigt. Algoritmen kan klassificere chiraliteten af ​​et enkelt molekyle på mindre end et sekund, hvilket gør det velegnet til high-throughput screeningsapplikationer.

Desuden kan ChiralNet bruges med en række inputdata, herunder molekylære strukturdata, vibrationsspektre og massespektre. Denne fleksibilitet gør algoritmen bredt anvendelig i forskellige felter og indstillinger.

Udviklingen af ​​ChiralNet repræsenterer et stort gennembrud inden for chiralitetsbestemmelse. Algoritmens nøjagtighed, hastighed og alsidighed gør den til et kraftfuldt værktøj for forskere og videnskabsmænd, der arbejder inden for en række forskellige områder.

Ud over dets potentiale for chiralitetsbestemmelse, mener forskerholdet, at ChiralNet også kan bruges til andre opgaver relateret til molekylær struktur og egenskabsforudsigelse. Dette spændende potentiale åbner nye veje for forskning og innovation inden for molekylærvidenskab.