Des chercheurs de l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) ont développé un cadre d'intelligence artificielle capable de prendre les instructions en langage courant d'un chimiste et de choisir la meilleure façon de fabriquer une molécule donnée parmi des milliers de voies de synthèse possibles. Le système, décrit par l'équipe dans un récent article, vise à réduire le temps que les chimistes passent à chercher manuellement dans des bases de données de réactions et à planifier des itinéraires en plusieurs étapes.
Comment fonctionne l'IA
Le cadre utilise le traitement du langage naturel pour comprendre des commandes comme « fabriquez ce composé à partir du benzène » ou « trouvez une voie qui évite les solvants toxiques ». Il effectue ensuite une recherche parmi les réactions chimiques connues et les structures moléculaires pour trouver la séquence d'étapes la plus efficace. Les chercheurs ont indiqué que le système prend en compte des facteurs tels que le rendement, le coût et la sécurité lors du classement des options.
Contrairement aux outils antérieurs qui exigeaient des utilisateurs de saisir des chaînes SMILES exactes ou des modèles de réaction, celui-ci accepte le type d'instructions en texte libre qu'un chimiste écrirait dans un cahier de laboratoire. Cela abaisse la barrière à l'utilisation de la planification informatique, en particulier pour les chercheurs qui ne sont pas experts en programmation.
Applications potentielles en chimie
La capacité de cartographier rapidement une voie de synthèse est particulièrement importante dans des domaines comme le développement pharmaceutique, où l'obtention d'un nouveau candidat médicament en laboratoire peut constituer un goulot d'étranglement. Une recherche qui pourrait prendre des heures ou des jours à un humain peut être compressée en quelques minutes par l'IA.
L'équipe de l'EPFL a testé le cadre sur un ensemble de molécules cibles, notamment des intermédiaires pharmaceutiques courants. Dans chaque cas, le système a renvoyé une voie plausible qui correspondait ou améliorait celle conçue par un chimiste humain. Les chercheurs ont noté que l'IA suggérait parfois une séquence de réactions différente, plus courte ou utilisant des réactifs moins chers.
Ce que les chercheurs ont accompli
Les travaux ont été réalisés par un groupe du Laboratoire de chimie computationnelle et de synthèse organique de l'EPFL. Ils ont entraîné l'IA sur une vaste base de données de réactions chimiques connues, lui donnant la capacité de décomposer une cible complexe en éléments de base plus simples. Le système fonctionne ensuite en sens inverse — une stratégie appelée rétrosynthèse — pour trouver les étapes.
L'équipe a entraîné l'IA sur une vaste base de données de réactions chimiques connues, lui donnant la capacité de décomposer une cible complexe en éléments de base plus simples. Le système fonctionne ensuite en sens inverse — une stratégie appelée rétrosynthèse — pour trouver les étapes.
Étant donné que le cadre repose sur une saisie en langage courant, les chercheurs ont indiqué qu'il pourrait être intégré dans des cahiers de laboratoire électroniques ou des moteurs de recherche chimiques. Cela permettrait à un chimiste de taper « synthétiser l'ibuprofène » et d'obtenir une liste de conditions de réaction et de matières premières en quelques secondes.
Prochaines étapes
L'équipe de l'EPFL travaille actuellement à étendre le système pour gérer les réactions impliquant plusieurs phases ou des catalyseurs. Ils étudient également la possibilité de faire apprendre à l'IA à partir de nouvelles réactions au fur et à mesure de leur publication, afin que les suggestions d'itinéraires continuent de s'améliorer. Les travaux n'ont pas encore été déployés dans un contexte industriel, mais les chercheurs ont indiqué qu'ils discutent de collaborations avec des entreprises pharmaceutiques.
