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La generación de moléculas mediante modelos de inteligencia artificial ha evolucionado desde enfoques que tratan a la molécula como una secuencia de tokens hasta propuestas que la representan como conjuntos de bloques con estructura topológica. Esta transición responde a una limitación clave: el formato lineal pierde información estructural que es esencial para propiedades químicas y biológicas, mientras que una descomposición en fragmentos coherentes facilita modelos que operan respetando conectividad y reglas químicas.
Un paradigma emergente combina modelos de difusión con representaciones por bloques. En lugar de predecir el siguiente carácter o átomo, estos modelos aprenden a modificar y refinar conjuntos de fragmentos mediante procesos estocásticos que simulan adición y eliminación gradual de ruido sobre unidades químicas mayores. El resultado es una generación que conserva mejor las topologías moleculares y que permite introducir restricciones explícitas durante el proceso de síntesis computacional.
Desde el punto de vista técnico, trabajar a nivel de bloques plantea varias ventajas y retos. Entre las ventajas están la reducción del espacio de búsqueda, la mayor probabilidad de validez química y la posibilidad de incorporar condiciones de objetivo, como afinidad a una diana o reglas de sintetizabilidad. Entre los retos figuran el diseño de una fragmentación que sea representativa y no arbitraria, la necesidad de modelos capaces de capturar relaciones locales y globales, y la integración de estrategias de búsqueda que guíen la ensambladura de bloques para objetivos concretos.
Una ruta práctica para implementar estas ideas combina un modelo de difusión local, que ajusta gradualmente la configuración interna de cada bloque, con una estrategia de ensamblaje autoregresiva que decide la secuencia de unión entre fragmentos. Para orientar la generación hacia propiedades deseadas se emplean puntuaciones condicionantes y algoritmos de búsqueda heurística, como variantes de Monte Carlo tree search adaptadas al espacio de bloques. En entornos industriales se complementa este flujo con evaluaciones rápidas de docking, filtros de ADMET y pasos de optimización multiobjetivo.
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