DeepRetro es un innovador marco retrosintético de código abierto para descubrir rutas sintéticas para productos naturales complejos. Superando las limitaciones de los métodos existentes, integra modelos de lenguaje a gran escala (LLM), motores retrosintéticos convencionales y retroalimentación de expertos en un ciclo de diseño iterativo. Combina la precisión de los métodos basados en plantillas con la flexibilidad generativa de los LLM, lo que permite rigurosas pruebas de viabilidad química y refinamiento recursivo. Una interfaz de usuario interactiva explora y refina dinámicamente las rutas sintéticas mediante validación algorítmica y retroalimentación de expertos. Destaca en los parámetros retrosintéticos estándar y es especialmente eficaz al proponer nuevas rutas sintéticas para productos naturales de alta complejidad, algo que antes suponía un reto con la planificación automatizada. Casos prácticos detallados demuestran cómo puede utilizarse para proponer nuevas rutas para la síntesis total y fomentar la colaboración humano-máquina en química orgánica. Más allá de la retrosíntesis, presenta un modelo práctico para aprovechar los LLM en el descubrimiento científico. Es de código abierto, con una descripción transparente del diseño del sistema, los algoritmos y el ciclo de retroalimentación humana, lo que permite su aplicación en una amplia gama de disciplinas científicas.
