OpenAI y la empresa de química Molecule.one han presentado un sistema casi autónomo de inteligencia artificial que mejoró el rendimiento de una reacción de acoplamiento de Chan-Lam aplicada a sulfonamidas primarias, un paso tradicionalmente poco eficiente en química médica. La plataforma combinó el modelo GPT-5.4 con Maria, un agente químico integrado en un laboratorio de alto rendimiento, y le planteó el objetivo abierto de optimizar esa clase de reacción. En tres meses, el sistema generó propuestas, ejecutó 10.080 reacciones en dos ciclos experimentales y propuso aditivos oxidantes suaves como TEMPO, identificado como OAI-M1-03. Bajo las condiciones optimizadas, el rendimiento medio pasó del 16,6% al 25,2% y la proporción de reacciones con rendimiento superior al 30% subió del 15,6% al 37,5%. Los rendimientos mejoraron en el 88% de los ácidos borónicos y el 83% de las sulfonamidas ensayados, y la validación manual a escala de banco confirmó rendimientos más altos en 11 de 14 pares de sustratos. El acoplamiento de Chan-Lam es relevante porque forma enlaces carbono-nitrógeno presentes en fármacos oncológicos, antimicrobianos y diuréticos, pero la variante con sulfonamidas primarias ofrecía históricamente rendimientos bajos. Los autores describen el hallazgo como temprano y destacan que el sistema se considera casi autónomo, no totalmente autónomo, ya que químicos humanos intervinieron en la selección de propuestas, la corrección de planes experimentales y la validación final de los resultados.
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