Novo modelo de IA ChefNMR2 identifica estruturas moleculares com 82% de precisão
Desenvolvido pela Universidade de Princeton e pela Edison Scientific, o ChefNMR2 infere estruturas moleculares a partir de espectros de RMN e, segundo a empresa, colocou a estrutura correta em primeiro lugar em 82,4% dos casos testados.
Pontos principais
- A entrada são a fórmula molecular e espectros de RMN unidimensionais de 1H e 13C.
- Em cinco benchmarks com 2.031 moléculas, a estrutura correta ficou em primeiro lugar em 82,4% dos casos, segundo a Edison Scientific.
- Usado sozinho, o Claude Opus 5 acertou 51,9%; a Edison o descreve como o LLM de propósito geral mais forte testado.
- Segundo a Edison, a inferência é até 2.170 vezes mais rápida e 360 vezes mais barata que a de seis LLMs de fronteira.
- Em nove produtos naturais, o modelo acertou a estrutura planar de todos, incluindo a aglicona da vancomicina, a rapamicina e o taxol.
- Com o agente ChefNMR2-Agent, integrado ao Kosmos, a Edison diz ter elucidado quatro produtos naturais inéditos, isolados no laboratório de Mohammad Seyedsayamdost, em Princeton, com precisão comparável à de químicos humanos e em uma fração do tempo.
A Edison Scientific anunciou o ChefNMR2, que infere estruturas de pequenas moléculas a partir de espectros de RMN. O sistema visa reduzir gargalos na descoberta de fármacos de pequenas moléculas, que representam mais da metade dos medicamentos aprovados pela FDA. Os resultados estão em um preprint publicado no bioRxiv.
Segundo a Edison, o modelo está no Kosmos apenas para parceiros da empresa, enquanto os pesos e o código estão publicados no Hugging Face e no GitHub.
Fontes primárias
Small Molecule Structures Solved With Generative AI and Reasoning Models
Edison anuncia o ChefNMR2, sistema de IA para elucidação automática de estruturas moleculares de novo a partir de espectros de RMN unidimensionais. Em cinco benchmarks com 2.031 moléculas, o modelo colocou a estrutura correta em primeiro lugar em 82,4% dos casos, contra 51,9% do Claude Opus 5 usado sozinho, descrito como o LLM de propósito geral mais forte testado. Segundo o texto, a inferência é até 2.170 vezes mais rápida e 360 vezes mais barata que seis LLMs de fronteira avaliados. Com o agente ChefNMR2-Agent, integrado ao Kosmos, a equipe afirma ter elucidado quatro produtos naturais inéditos isolados no laboratório de Mo Seyedsayamdost (Princeton), com precisão comparável à de químicos humanos. O modelo está disponível para parceiros da Edison no Kosmos; pesos e código aparecem como publicados no Hugging Face e no GitHub.
Small molecule structure elucidation from NMR spectra with generative and reasoning models
Preprint de Xiong, Ying, Huang, Koch, Clark, Heeter, An, Matanachai, Rodriques, White, Seyedsayamdost e Zhong. Os autores apresentam o ChefNMR2, modelo generativo de flow-matching atômico que prevê estruturas de pequenas moléculas a partir de fórmula molecular e espectros de RMN 1H e 13C unidimensionais, e o ChefNMR2-Agent, que usa LLMs para raciocinar sobre e refinar os candidatos. Segundo os autores, o ChefNMR2 supera ferramentas existentes em benchmarks diversos, oferece estimativas de confiança calibradas e tem inferência duas a três ordens de grandeza mais rápida que LLMs de fronteira. Os autores usam o ChefNMR2-Agent para elucidar quatro novos produtos naturais.
