Un gruppo di ricercatori del MIT ha sviluppato un nuovo approccio che punta a rivoluzionare la progettazione di molecole per la creazione di medicinali e materiali.
Lo strumento sviluppato combina un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) con modelli di IA basati su grafi, per rispondere a richieste in linguaggio naturale riguardo a molecole con determinate proprietà, come la capacità di penetrare la barriera emato-encefalica. Il compito dell’LLM è quello di interpretare la query e, attraverso moduli grafici, generare la struttura molecolare e il piano di sintesi passo dopo passo. Rispetto ad altri approcci, questo sistema multimodale ha aumentato il tasso di successo del 35%, migliorando sia la progettazione molecolare che la sintesi. Sembrerebbe che l’uso combinato di LLM e modelli basati su grafi rappresenti una soluzione più efficace, consentendo di ottenere molecole di qualità superiore e più facili da sintetizzare.
In futuro, i ricercatori intendono ampliare le capacità di questo sistema, rendendolo capace di affrontare una gamma più ampia di proprietà molecolari e applicazioni più ampie, come l’analisi di reti elettriche o transazioni finanziarie.
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