Nel mondo delle molecole, la chiralità è una proprietà fondamentale che può avere un profondo impatto sul loro comportamento. Le molecole chirali, che sono immagini speculari l'una dell'altra ma non sovrapponibili, mostrano proprietà uniche che possono influenzare tutto, dalla loro attività biologica alle loro interazioni con la luce. Di conseguenza, la determinazione della chiralità è un compito essenziale in molti campi, tra cui la chimica, la farmacia e la scienza dei materiali.

La determinazione della chiralità si è tradizionalmente basata su tecniche come la rotazione ottica, il dicroismo circolare e la cristallografia a raggi X. Tuttavia, questi metodi spesso richiedono attrezzature e competenze specializzate, il che li rende poco pratici per lo screening ad alto rendimento o l’analisi in tempo reale.

Ora, i ricercatori dell’Università della California, Berkeley, hanno sviluppato un nuovo algoritmo che porta la determinazione della chiralità a un livello superiore. L’algoritmo, chiamato ChiralNet, utilizza il deep learning per identificare le molecole chirali con precisione ed efficienza senza precedenti.

Il team di ricerca ha addestrato ChiralNet su un set di dati di oltre 100.000 molecole chirali, inclusi sia enantiomeri (immagini speculari) che diastereomeri (stereoisomeri non speculari). L'algoritmo è stato in grado di classificare correttamente la chiralità di oltre il 99% delle molecole nel set di dati.

ChiralNet non solo è preciso, ma è anche estremamente veloce. L'algoritmo può classificare la chiralità di una singola molecola in meno di un secondo, rendendolo adatto per applicazioni di screening ad alto rendimento.

Inoltre, ChiralNet può essere utilizzato con una varietà di dati di input, inclusi dati sulla struttura molecolare, spettri vibrazionali e spettri di massa. Questa flessibilità rende l’algoritmo ampiamente applicabile in diversi campi e contesti.

Lo sviluppo di ChiralNet rappresenta un importante passo avanti nella determinazione della chiralità. La precisione, la velocità e la versatilità dell'algoritmo lo rendono un potente strumento per ricercatori e scienziati che lavorano in una varietà di campi.

Oltre al suo potenziale per la determinazione della chiralità, il gruppo di ricerca ritiene che ChiralNet potrebbe essere utilizzato anche per altri compiti legati alla struttura molecolare e alla previsione delle proprietà. Questo entusiasmante potenziale apre nuove strade per la ricerca e l’innovazione nel campo della scienza molecolare.