Cercetătorii de la Școala Politehnică Federală din Lausanne (EPFL) au dezvoltat un cadru de inteligență artificială care poate interpreta instrucțiunile în limbajul cotidian ale unui chimist și poate selecta cea mai bună metodă de a sintetiza o moleculă dată dintre mii de căi posibile. Sistemul, descris de echipă într-o lucrare recentă, își propune să reducă timpul pe care chimiștii îl petrec căutând manual în bazele de date de reacții și planificând rute cu mai multe etape.
Cum funcționează AI-ul
Cadrul utilizează procesarea limbajului natural pentru a înțelege comenzi precum „sintetizează acest compus pornind de la benzen” sau „găsește o rută care evită solvenții toxici”. Apoi, efectuează o căutare prin reacțiile chimice și structurile moleculare cunoscute pentru a găsi cea mai eficientă secvență de etape. Cercetătorii au spus că sistemul ia în considerare factori precum randamentul, costul și siguranța atunci când clasifică opțiunile.
Spre deosebire de instrumentele anterioare care necesitau ca utilizatorii să introducă șiruri SMILES exacte sau șabloane de reacție, acesta acceptă tipul de instrucțiuni în text liber pe care un chimist le-ar scrie într-un caiet de laborator. Acest lucru reduce bariera în utilizarea planificării computaționale, în special pentru cercetătorii care nu sunt experți în programare.
Aplicații potențiale în chimie
Abilitatea de a mapa rapid o rută de sinteză este crucială în domenii precum dezvoltarea farmaceutică, unde obținerea unui nou candidat medicament în laborator poate fi un blocaj. O căutare care ar putea dura ore sau zile pentru un om poate fi comprimată în minute de către AI.
Echipa EPFL a testat cadrul pe un set de molecule țintă care includeau intermediari farmaceutici comuni. În fiecare caz, sistemul a returnat o rută plauzibilă care se potrivea sau îmbunătățea pe cea proiectată de un chimist uman. Cercetătorii au observat că AI-ul a sugerat uneori o secvență diferită de reacții, mai scurtă sau care utiliza reactivi mai ieftini.
Ce au realizat cercetătorii
Munca a fost realizată de un grup din cadrul Laboratorului de Chimie Computațională și Sinteză Organică al EPFL. Aceștia au antrenat AI-ul pe o bază de date mare de reacții chimice cunoscute, oferindu-i capacitatea de a descompune o țintă complexă în blocuri de construcție mai simple. Sistemul lucrează apoi înapoi — o strategie numită retrosinteză — pentru a găsi etapele.
Echipa a antrenat AI-ul pe o bază de date mare de reacții chimice cunoscute, oferindu-i capacitatea de a descompune o țintă complexă în blocuri de construcție mai simple. Sistemul lucrează apoi înapoi — o strategie numită retrosinteză — pentru a găsi etapele.
Deoarece cadrul se bazează pe introducerea în limbaj natural, cercetătorii au spus că ar putea fi integrat în caiete de laborator electronice sau în motoare de căutare chimice. Acest lucru ar permite unui chimist să tasteze „sintetizează ibuprofen” și să obțină o listă de condiții de reacție și materiale de pornire în câteva secunde.
Următorii pași
Echipa EPFL lucrează acum la extinderea sistemului pentru a gestiona reacții care implică faze multiple sau catalizatori. De asemenea, analizează posibilitatea de a face AI-ul să învețe din reacțiile noi pe măsură ce sunt publicate, astfel încât sugestiile de rute să se îmbunătățească continuu. Lucrarea nu a fost încă implementată într-un cadru industrial, dar cercetătorii au spus că discută colaborări cu companii farmaceutice.
