获取创新逆向合成途径的化学砌块
导言
化学合成砌块是构建合成路线的底物。在逆向合成分析中，化学家通过一系列逻辑断裂来解构目标分子，直至得到更简单、更容易获得的前体。这些合成路线的可行性和创造性直接受到这些合成砌块的可用性和多样性的影响。获得广泛的商业化合物使化学家能够设计出新颖、高效和更短的合成路线--这一优势在快节奏的药物发现和开发环境中变得尤为重要。
化学合成砌块在逆合成规划中的作用
逆合成作为一种战略方法，可用于合成设计的战略方法它围绕着将复杂分子还原为更简单的成分。其最终目标是找出一条可行的途径，以市场上可买到或容易合成的化学砌块为终点。这些终点试剂是路线可行性的关键锚点。
传统上，逆合成在很大程度上依赖于合成化学家的直觉和经验。然而，现代计算机辅助合成设计（CASP）工具，如 SYNTHIA® 平台，通过算法探索多种断开策略，扩展了这一能力。这些平台优先考虑以现有合成砌块为终点的逆合成路线。如果建议的路线以无法获得的化合物为终点，则被归类为 "未解决"--这强调了在计算规划中强大和可访问的合成砌块库的重要性。合成优化.
扩展化学砌块库，开启新路线
提高合成砌块库的多样性从根本上改变了逆合成算法的求解空间。庞大的起始原料目录可以提高发现更多创造性、非显而易见的断裂的可能性。例如，SYNTHIA® 集成了一个包含 1200 多万种市售化合物的数据库，大大拓宽了创新合成解决方案的范围。
这种通过不那么传统但可用的中间体确定路线的能力具有变革性。例如，化学家可能会发现，与其通过多步序列合成一个关键片段，不如通过可购买的砌块来合成该片段。在这种情况下，合成过程可以压缩，从而节省时间和资源。计算工具可以快速筛选这一扩大的化学空间，系统地评估人工探索不切实际的新途径。
化学合成砌块的选择和获取面临的挑战
尽管庞大的合成砌块库前景广阔，但实际挑战依然存在。可用性不能仅仅理解为 "存在于数据库中"，还必须理解为 "可以以合理的成本、纯度和准备时间获得"。计算机生成的计划有时可能会提出理论上可行但商业上不切实际的中间体。整合最新的供应商数据库和成本数据对于克服这一局限性至关重要。
SYNTHIA® 通过为其建议的每条路线嵌入采购元数据和程序 "配方 "来解决这一问题。其中包括试剂清单、溶剂和条件，为化学家提供可操作的洞察力，以便在工作台规模上实施。此外，该平台还可以根据用户定义的限制条件（如内部库存或监管要求）筛选途径。这一功能可确保生成的合成不仅在理论上优雅，而且在实践中可执行。
SYNTHIA® 人工智能辅助化学合成砌块的发现
人工智能能够详尽无误地枚举可能存在的断开连接，从而增强了逆向合成计划。SYNTHIA® 采用混合引擎，将专家规则与机器学习模型相结合，以浏览复杂的反应网络。这种方法提高了发现以可行合成砌块为终点的创新途径的可能性。
人工智能驱动系统的一个关键优势是能够使用量化指标对多种路线方案进行比较：步骤数、合成复杂性和总体成功概率。涉及稀有或非常规合成砌块的路线，如果能产生更高效的结果，仍有可能获得较好的得分。因此，化学家们可以在强大的计算验证支持下，考虑偏离传统思路的策略。在比较基准测试中，SYNTHIA® 在生成各种靶标的可行合成方面表现出了卓越的性能。
可持续性和绿色化学考虑因素
现代逆合成工具还纳入了绿色化学原则，包括原子经济性等指标。包括原子经济性等指标。试剂和中间体的环境足迹对合成砌块的选择影响越来越大。SYNTHIA® 通过标记具有环境影响指标的合成砌块，帮助用户优先选择生态成本较低的路线，从而实现具有可持续性意识的合成设计。
此外，将复杂中间体的制备外包给具有绿色认证生产工艺的供应商，可以进一步减少实验室废物和能耗。反之，依赖危险或不可持续的前体的途径可能会被取消优先级。将化学合成数据与可持续性评估相结合，可以设计出不仅具有创新性和效率，而且对环境负责的化学合成。
结束语
获取全面、多样且可实时访问的化学合成砌块库正在重塑逆合成战略。强大的 CASP 工具和庞大的合成砌块数据库（以 SYNTHIA® 平台为例）的融合，使化学家有能力探索新的化学空间，简化合成设计，加快化合物开发进度。通过将成本、可用性和可持续性整合到逆合成逻辑中，SYNTHIA® 等平台代表了智能合成设计的新标准。
参考文献
- Torren-Peraire, P., Verhoeven, J., Herman, D. et al.J Cheminform 17, 26 (2025).https://doi.org/10.1186/s13321-025-00953-1
- Watson, I.A., Wang, J. & Nicolaou, C.A. A retrosynthetic analysis algorithm implementation.J Cheminform 11, 1 (2019).https://doi.org/10.1186/s13321-018-0323-6
- Back, S., Aspuru-Guzik, A., Ceriotti, M. 等人. 利用人工智能加速化学科学，《数字发现》，3(1). (2024)https://doi.org/10.1039/D3DD00213F
