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需要一個新化學結構分子?AI幫你設計合成路線
文章來源:新藍景國際化學在線      發布日期:2018/4/19 11:27:38      瀏覽次數:

      人工智能工具(Artificial-intelligence tool)可以幫助科學家設計多步驟化學反應路線
      化學家們有了一個新的實驗室助手:人工智能(artificial intelligence)。研究人員開發了一種“深度學習”計算機程序(a ‘deep learning’ computer program),該程序能夠為需要合成的小型有機分子設計反應路線,如藥物化合物。這個工具推薦的合成路線與化學家們設計的一樣好。
      這款工具在3月28日的《自然》雜志上發表,這并不是第一款代替人類的技能和直覺的人工智能(AI)的軟件。然而,化學家們認為這是一個里程碑,它可以加速藥物發現的進程,使有機合成更有效率。
   “我們在這里看到的是,這種人工智能工具可以掌握合成專家擁有的知識,”Pablo Carbonell說,他在英國曼徹斯特大學設計合成預測工具,并沒有參與這項工作。他將這一成果描述為“一份具有里程碑意義的論文”。
       化學家們通常會仔細統計其他人記錄的反應列表,并根據自己的直覺得出一個逐步形成特定化合物的路徑。它們通常是反向工作的,從它們想要合成的分子開始,然后分析需要哪些現成的試劑和可行的反應路徑——這個過程被稱為逆合成(retrosynthesis),它可能需要花費數小時甚至數天來制定計劃。

自學習系統(Self-teaching system)

      這一新的人工智能工具是Marwin Segler和他的同事研制的,Marwin Segler是德國mof nster大學的有機化學和人工智能研究員,他們利用深度學習神經網絡來吸納所有已知的單步有機化學反應——大約1224萬個。這使該工具能夠預測任何單步化學合成反應。同時,該工具反復應用這些神經網絡來設計多步驟合成路徑,逐步分解所需的目標分子,直到起始反應試劑。
      Segler和他的團隊設計了雙盲試驗(double-blind trial)來測試該工具給出的合成路線,觀察經驗豐富的化學家是否能從人類設計的合成路線中分辨出哪些是人工智能給出的合成路線。他們展示了化學家為9種分子提供的可能合成路線,這些合成路線由中國和德國兩個研究所的45名有機化學家設計的。工具給出一條路線,化學家設計另一條路線。化學家們何難判定哪個是更好的合成路線。
      自上世紀60年代以來,研究人員一直試圖利用計算機來規劃有機化學合成,但收效甚微。但Segler推出的工具是近年來開發的幾個利用人工智能來標記潛在反應路線的項目之一。
      最著名的化學合成軟件Chematica于2017年5月被德國制藥公司默克收購,價格未披露。Bartosz Grzybowski,韓國Ulsan國家科學技術研究所的一名化學家,他和他的團隊花了數年時間將有機化學的規則輸入到計算機系統中去。

測試階段(Test phase)

     本月早些時候,Grzybowski報告說,他在實驗室中測試了工具給出的8種合成路線,結果都獲得了成功。他說:“我很高興看到逆合成方法的復興,并且帶來了多種選擇。”
     Segler推出的工具有自己獨有的特點,因為它只從數據中學習,使用過程中不需要操作者輸入各種反應規則。
     計算化學家Ola Engkvist對這項工作印象深刻,他供職于瑞典哥德堡制藥公司阿斯利康(AstraZeneca)。他指出:“提高化學合成的成功率將會大大提高藥物發現的速度和效率,同時有效降低研發成本。”
     Segler說,他的工具已經引起了幾家制藥公司的興趣。但他并不認為這項工具會讓有機化學家們失去工作。他說:“它將是化學家們的助手,化學家們想合成分子,并盡快地完成合成路徑。”“GPS導航設備可能會使紙質地圖變得多余——但它成不了汽車駕駛者。”