La IA de la NYU escanea 4,6 millones de compuestos en horas: dónde va el átomo de hidrógeno lo decide la IA

## La IA de la NYU escanea 4,6 millones de compuestos en horas Un equipo de la Universidad de Nueva York ha publicado un artículo en Chemical Science: entrenó una IA para aprender los patrones químicos relacionados con la estabilidad en moléculas de fármacos y predecir con precisión la posición de los átomos de hidrógeno, lo que resuelve el viejo problema de determinar los tautómeros. **Puntos clave** - **El problema**: Muchas moléculas de fármacos tienen tautómeros: un átomo de hidrógeno pasa de un sitio a otro y los tipos de enlace cambian con él. Una posición distinta del hidrógeno puede implicar una forma de unirse a la diana proteica completamente diferente; pero en el PDB (Protein Data Bank) las posiciones de los hidrógenos suelen faltar y hay que deducirlas. - **La solución de la IA**: Una red neuronal de grafos predice el tautómero estable directamente a partir de la fórmula molecular en 2D, sin necesidad de estructuras en 3D ni cálculos de mecánica cuántica. - **Escala y corrección de errores**: En un solo nodo con GPU procesó unos 4,6 millones de compuestos en 3,2 horas; entre 5.075 ligandos del PDB halló 126 casos (alrededor del 2,5 %) en los que la posición original del hidrógeno estaba «muy probablemente mal asignada», y tras la corrección los patrones de enlaces de hidrógeno resultaron más coherentes. - **Código abierto**: El método se ha publicado como herramienta de código abierto, Tautomer-Predictor, capaz de analizar rápidamente bibliotecas moleculares muy grandes. > Enlace al original: [ver el original](https://phys.org/news/2026-09-ai-scans-million-compounds-hours.html). El texto es un resumen y se ofrece solo como referencia.