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La determinación de la estructura molecular tridimensional es un paso clave en el descubrimiento de nuevos compuestos químicos. El uso de métodos cuánticos acoplados a herramientas estadísticas de toma de decisión, como DP4+, se ha consolidado en la comunidad científica como un complemento simple y eficiente de la espectroscopia de RMN experimental.[1] La probabilidad DP4+ constituye un método con excelente capacidad predictiva en moléculas relativamente rígida con estereocentros cercanos.[2]Sin embargo, la situación se vuelve más desafiante cuando se trata de moléculas altamente flexibles, ya que los métodos DFT no logran describir adecuadamente los paisajes conformacionales. Siendo crítico en moléculas funcionalizadas con grupos capaces de formar redes de interacciones de hidrógeno intramoleculares (IHB). En este escenario, los métodos DFT más populares y asequibles tienden a sobredimensionar la estabilidad de las conformaciones con múltiples IHB, incluso cuando se utilizan modelos estándar de solución implícita. Las distribuciones conformacionales podrían no ser realistas en disolventes próticos (como D2O o CD3OD), impactando negativamente en la precisión de los δ de RMN calculados.[3] Por ello, para moléculas polihidroxiladas los resultados obtenidos no son óptimos, siendo necesario encontrar una solución ya que los grupos hidroxilo son grupos funcionales comunes en los medicamentos comercializados. Casi el 40 % de los medicamentos en la base de datos de ChEMBL contienen la función OH, y ha aumentado al 69 % entre las entidades clasificadas como productos naturales, ya que este tipo de funcionalización ayuda tanto a la solubilidad en agua como al reconocimiento molecular mediante interacciones dirigidas que transmiten especificidad biológica.Para estos casos desarrollamos un nuevo método denominado MESSI (Multi Ensembles Strategy for Structural Identification). Éste método heurístico proporciona resultados excelentes y rápidos para la elucidación estructural in silico. La base del método es modular las energías calculadas por DFT para distorsionar (y corregir) la distribución conformacional inexacta del sistema, construyendo así un conjunto de ensambles modificados. Inspirados en la teoría de la sabiduría de la multitud, afirmamos que las probabilidades DP4+ promediadas calculadas a partir de los conjuntos seleccionados proporcionan un resultado mejor y más confiable que el obtenido con el procedimiento estándar de ensamble único. Todo este desarrollo fue programado en una aplicación de Python que permite realizar los cálculos de forma automatizada

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