GTD refina estos candidatos a través de ciclos iterativos de generación molecular y poda, aunque el proceso evolutivo puede ser opaco y complejo.
Comprender el espacio químico
Para facilitar una mejor comprensión del espacio químico explorado en un experimento y mostrar el origen de los nuevos candidatos moleculares, se ha desarrollado una nueva herramienta de visualización: el árbol genealógico molecular.
Esta funcionalidad ofrece una representación gráfica e interactiva del historial de transformaciones de una molécula. Desarrollada con Angular y D3.js, está diseñada para mejorar la transparencia y la interpretabilidad del proceso de diseño molecular.
El árbol genealógico se integra como una pestaña específica dentro de la vista detallada de cada compuesto. Al seleccionar una molécula, el árbol se genera dinámicamente y se centra en ella, permitiendo a los usuarios rastrear su origen y explorar las moléculas relacionadas dentro de su linaje. Además, al hacer clic en cualquier nodo, es posible acceder a información relevante, como su estructura molecular, los detalles de las transformaciones, los valores de propiedades y las puntuaciones de rendimiento.
Visualización del árbol genealógico
Representado como un diagrama de árbol, el árbol genealógico muestra el recorrido que sigue una molécula a través de múltiples pasos de transformación, partiendo de un compuesto inicial definido por el usuario. Cada nodo del árbol corresponde a una molécula, mientras que cada conexión representa una modificación aplicada por el motor generativo GTD, que produce nuevos candidatos a partir de los anteriores.En la visualización, el recorrido se desarrolla de izquierda a derecha: las moléculas de entrada se muestran como nodos raíz, y las ramas ilustran los distintos caminos explorados por GTD hasta llegar a la estructura final, ubicada en el extremo derecho del diagrama.
Más allá de representar cómo se generó una molécula específica, el árbol genealógico ofrece una visión integral del proceso de exploración, permitiendo identificar tanto las direcciones de diseño más prometedoras como las rutas menos exitosas, en las que no se obtuvieron moléculas con un buen desempeño. Esta perspectiva facilita la detección de posibles limitaciones en la configuración de filtros o en el dominio de aplicabilidad, factores que pueden restringir la amplitud de la exploración.
Además, el árbol ayuda a reconocer qué familias de moléculas de partida se han investigado en mayor profundidad y cuáles fueron descartadas en etapas tempranas.
En conjunto, el árbol genealógico molecular se consolida como una herramienta valiosa para comprender el proceso de evolución molecular dentro de GTD, aportando claridad y contexto a los resultados de experimentos complejos, y favoreciendo un diseño más informado y eficaz en las fases posteriores de experimentación.
Conclusión
La incorporación del árbol genealógico molecular en BIOVIA Discovery Studio refuerza su papel como una plataforma integral para el diseño y la optimización molecular asistidos por IA. Esta nueva funcionalidad no solo amplía las capacidades de análisis dentro del entorno, sino que también mejora la transparencia y la trazabilidad de los procesos de generación de compuestos mediante el motor GTD (Generative Therapeutics Design).
Al permitir visualizar de forma interactiva las relaciones entre moléculas y sus transformaciones, Discovery Studio ofrece a los científicos una perspectiva más profunda del espacio químico explorado. Esto facilita la interpretación de resultados complejos, ayuda a identificar patrones de diseño prometedores y contribuye a una toma de decisiones más informada en etapas tempranas de descubrimiento.
En conjunto, esta innovación refuerza la misión de BIOVIA Discovery Studio de ofrecer herramientas avanzadas que aceleren el descubrimiento racional de nuevos candidatos moleculares, combinando la potencia del modelado computacional con la claridad que aporta una visualización científica bien diseñada.