Natural ou sintético? Classificação de conservantes farmacêuticos e alimentícios por meio de inteligência artificial

Resumo

Os antioxidantes monoaromáticos são uma das principais classes de pequenas moléculas farmacológicas cujo uso como conservantes é difundido na indústria farmacêutica e alimentícia. A diferenciação desses compostos de acordo com sua origem é notavelmente difícil devido às suas características estruturais compartilhadas. Este trabalho mostra como promover a classificação de antioxidantes monoaromáticos naturais e sintéticos usando análise multivariada, mineração de dados e algoritmos de aprendizado de máquina. Descritores moleculares físico-químicos e biofarmacêuticos foram selecionados e calculados para renderizar modelos de alinhamento e classificação usando análise de componentes principais, mineração de dados, máquinas de suporte de vetores (kernel linear) e perceptron multicamadas. Mostramos que preditores moleculares físico-químicos e biofarmacêuticos podem ser atributos adequados para diferenciar antioxidantes monoaromáticos naturais e sintéticos, uma vez que seus resultados de análise multivariada, mineração de dados e algoritmos de aprendizado de máquina geraram um modelo confiável e preciso para classificação imediata de antioxidantes monoaromáticos naturais e sintéticos. Além disso, todos os modelos de classificação apresentaram acurácias acima de 80%. Este trabalho, portanto, lança luz sobre o uso da inteligência artificial no desenvolvimento de classificadores para aplicações farmacêuticas e alimentícias.