Sveitsin liittovaltion teknillisen korkeakoulun Lausannen (EPFL) tutkijat ovat kehittäneet tekoälyjärjestelmän, joka pystyy ymmärtämään kemistin arkikielisiä ohjeita ja valitsemaan parhaan tavan valmistaa tietty molekyyli tuhansista mahdollisista synteesireiteistä. Järjestelmä, jonka tiimi kuvasi tuoreessa artikkelissa, pyrkii vähentämään aikaa, jonka kemistit käyttävät manuaalisesti reaktiotietokantojen läpikäymiseen ja monivaiheisten reittien suunnitteluun.
Miten tekoäly toimii
Järjestelmä käyttää luonnollisen kielen käsittelyä ymmärtääkseen komentoja, kuten "valmista tämä yhdiste bentseenistä" tai "etsi reitti, joka välttää myrkyllisiä liuottimia". Se käy sitten läpi tunnettuja kemiallisia reaktioita ja molekyylirakenteita löytääkseen tehokkaimman vaiheiden sarjan. Tutkijoiden mukaan järjestelmä ottaa huomioon tekijöitä, kuten saanto, hinta ja turvallisuus, vaihtoehtoja arvioidessaan.
Toisin kuin aiemmat työkalut, jotka vaativat käyttäjien syöttävän tarkkoja SMILES-merkkijonoja tai reaktiomalleja, tämä hyväksyy samanlaista vapaamuotoista tekstiä, jota kemisti kirjoittaisi laboratoriomuistikirjaansa. Tämä madaltaa kynnystä käyttää laskennallista suunnittelua, erityisesti tutkijoille, jotka eivät ole ohjelmoinnin asiantuntijoita.
Mahdollisia sovelluksia kemiassa
Kyky nopeasti hahmotella synteesireitti on tärkein aloilla, kuten lääkekehityksessä, jossa uuden lääkekandidaatin valmistaminen laboratoriossa voi olla pullonkaula. Haku, joka saattaa viedä ihmiseltä tunteja tai päiviä, voidaan tiivistää tekoälyn avulla minuutteihin.
EPFL:n tiimi testasi järjestelmää kohdemolekyylien joukolla, joka sisälsi yleisiä lääkevälituotteita. Jokaisessa tapauksessa järjestelmä palautti uskottavan reitin, joka vastasi tai paransi ihmiskemistin suunnittelemaa reittiä. Tutkijat huomauttivat, että tekoäly ehdotti joskus erilaista reaktiosarjaa, joka oli lyhyempi tai käytti halvempia reagensseja.
Mitä tutkijat saavuttivat
Työn teki ryhmä EPFL:n Laskennallisen kemian ja orgaanisen synteesin laboratoriossa. He kouluttivat tekoälyn suurella tunnetuista kemiallisista reaktioista koostuvalla tietokannalla, antaen sille kyvyn hajottaa monimutkainen kohde yksinkertaisemmiksi rakennuspalikoiksi. Järjestelmä toimii sitten taaksepäin – strategiaa kutsutaan retrosynteesiksi – löytääkseen vaiheet.
Koska järjestelmä perustuu arkikielen syötteeseen, tutkijat sanoivat, että se voitaisiin integroida sähköisiin laboratoriomuistikirjoihin tai kemiallisiin hakukoneisiin. Tämä antaisi kemistin kirjoittaa "syntetisoi ibuprofeeni" ja saada luettelon reaktio-olosuhteista ja lähtöaineista sekunneissa.
Seuraavat vaiheet
EPFL:n tiimi työskentelee nyt laajentaakseen järjestelmää käsittelemään reaktioita, jotka sisältävät useita faaseja tai katalyyttejä. He tutkivat myös mahdollisuutta saada tekoäly oppimaan uusista reaktioista niiden julkaisemisen jälkeen, jotta reittiehdotukset paranevat jatkuvasti. Työtä ei ole vielä otettu teolliseen käyttöön, mutta tutkijat kertoivat keskustelevansa yhteistyöstä lääkeyritysten kanssa.
