Aprendizaje molecular multimodal con GNN, Deep & Cross Networks y SMILES

La predicción de propiedades moleculares ha evolucionado hacia enfoques multimodales que integran geometría tridimensional, representaciones topológicas basadas en SMILES y descriptores fisicoquímicos macroscópicos. Esta sinergia permite superar las limitaciones de las redes neuronales de grafos (GNN) tradicionales, que a menudo adolecen de sobresuavizado y dificultades para capturar dependencias de largo alcance. Soluciones como la fusión tardía de ramas ortogonales —inspiradas en arquitecturas como SchNet, ChemBERTa y Deep & Cross Networks— demuestran que combinar fuentes de información dispares reduce el error absoluto medio por debajo del umbral de precisión química, incluso con menos de un millón de parámetros. Este avance abre la puerta a cribados virtuales de alto rendimiento (HTVS) en el descubrimiento de fármacos y materiales, donde la eficiencia computacional es crítica.

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