Pendahuluan

Analisis retrosintetik mendasari desain rute sintetis, memungkinkan ahli kimia bekerja mundur dari molekul kompleks ke bahan awal yang lebih sederhana dan lebih mudah diakses. Seiring berjalannya waktu, beragam strategi telah muncul untuk menyempurnakan proses ini, mulai dari teknik berbasis logika dasar hingga metode berbasis kecerdasan buatan yang canggih. Artikel ini menguraikan pendekatan utama dalam retrosintesis dan mengeksplorasi bagaimana alat modern seperti^{platform SYNTHIA®} mengintegrasikan strategi-strategi ini untuk merampingkan perencanaan sintesis.

 

Strategi Pemutusan Klasik

Gambaran Umum

Pertama kali diformalkan oleh E.J. Corey, pendekatan pemutusan hubungan mendasari retrosintesis tradisional. Ahli kimia menggunakan strategi ini untuk mengidentifikasi ikatan strategis dalam molekul target yang pembelahannya menghasilkan prekursor yang lebih sederhana. "Pemutusan hubungan" ini dipandu oleh jenis reaksi yang diketahui dan interkonversi gugus fungsi.

Karakteristik

Taktik utama termasuk mengenali gugus fungsi yang siap untuk transformasi, mengenali motif simetris, dan mengusulkan sinton yang ideal. Penalaran berbasis sinton menerjemahkan fragmen struktural menjadi padanan sintetis yang tersedia secara komersial. Proses ini didasarkan pada logika kimia dan pemikiran kreatif.

Signifikansi

Pendekatan klasik tetap menjadi dasar, bahkan ketika perangkat lunak semakin mengotomatiskan perencanaan retrosintetik. Logika manipulasi gugus fungsi dan pemutusan ikatan strategis terus memandu strategi manual dan algoritmik.^SYNTHIA®, misalnya, meniru penalaran ini dalam aplikasi aturan reaksinya, mempertahankan jembatan antara logika tradisional dan alat digital.

 

Pendekatan Berbasis Aturan dan Sistem Pakar

Gambaran Umum

Dengan munculnya komputasi, para ahli kimia mulai mengkodekan pengetahuan retrosintesis ke dalam sistem pakar. Platform berbasis aturan ini menerapkan templat reaksi yang dikuratori untuk mendekonstruksi molekul target, mengotomatiskan retrosintesis berdasarkan transformasi yang telah ditetapkan.

Karakteristik

Perencanaan Sintesis berbasis aturan menggunakan sistem yang beroperasi secara deterministik, memastikan transparansi dan reproduktifitas. Setiap transformasi yang disarankan sesuai dengan jenis reaksi yang diketahui. Algoritme penilaian dapat memprioritaskan rute dengan langkah yang lebih sedikit, hasil yang lebih tinggi, atau keberlanjutan yang lebih besar.^{SYNTHIA® menggunakan} basis data aturan ekstensif yang dibangun dari ribuan reaksi yang ditentukan oleh para ahli.

Signifikansi

Pendekatan ini membawa gelombang pertama perencanaan sintesis berbantuan komputer. Pendekatan ini mempercepat penemuan rute dan membuat transformasi yang tidak jelas namun valid menjadi lebih mudah diakses. Sifat terstruktur dari sistem berbasis aturan membentuk fondasi yang kuat untuk platform hibrida yang memadukan pengetahuan ahli dengan prediksi pembelajaran mesin.

 

Pendekatan Berbasis AI dan Pembelajaran Mesin

Gambaran Umum

Alat retrosintesis modern semakin memanfaatkan AI dan pembelajaran mesin untuk memprediksi rute sintetis. Model-model ini menganalisis kumpulan data reaksi yang sangat besar untuk mempelajari bagaimana molekul diubah, sehingga memungkinkan mereka menyarankan struktur prekursor untuk senyawa target.

Karakteristik

Retrosintesis yang digerakkan oleh AI biasanya terdiri dari dua bagian: model satu langkah yang menyarankan kemungkinan prekursor untuk molekul tertentu dan perencana multi-langkah yang merangkai ini menjadi rute sintetis lengkap. Teknik-teknik yang digunakan meliputi prediksi berbasis template, pengklasifikasi jaringan saraf, dan pembelajaran berbasis grafik. Strategi pencarian seperti A* atau Monte Carlo Tree Search menavigasi ruang sintesis yang kompleks.

Signifikansi

Metode berbasis data ini memperluas cakupan sintesis ulang dengan mengidentifikasi rute baru di luar aturan yang ditentukan oleh pakar. Namun, karena prediksi model harus divalidasi untuk masuk akal secara kimiawi, platform seperti SYNTHIA®^{menggabungkan} saran^{berbasis ML} dengan validasi berbasis aturan untuk memastikan realisme sintetis.

 

Strategi Linier vs. Konvergen

Retrosintesis Linier

Strategi linier berjalan selangkah demi selangkah, memecah molekul dalam satu urutan. Meskipun mudah, strategi ini dapat menyebabkan rute sintetis yang panjang di mana kehilangan hasil terakumulasi dengan setiap langkah tambahan.

Retrosintesis Konvergen

Sintesis konvergen melibatkan penyiapan beberapa fragmen secara terpisah dan merakitnya di kemudian hari dalam urutan. Hal ini mengurangi jalur linier terpanjang dan sering kali meningkatkan hasil secara keseluruhan. Secara retrosintesis, hal ini membutuhkan identifikasi perantara utama dan pemutusan percabangan.

Dampak dan Tren

Data dari sintesis farmasi menunjukkan bahwa strategi konvergen mendominasi praktik modern. Alat perencanaan sekarang mendukung deteksi zat antara bersama dan pengoptimalan multi-target.^{SYNTHIA® menggabungkan} fitur-fitur tersebut, yang memungkinkan ahli kimia mengeksploitasi peluang konvergen secara komputasi.

 

Retrosintesis dengan Strategi Hijau dan Biokatalitik

Gambaran Umum

Sintesis berkelanjutan semakin penting. Perencanaan retrosintesis sekarang mencakup pertimbangan lingkungan dan keselamatan, mengintegrasikan prinsip-prinsip Kimia Ramah Lingkungan dan alternatif biokatalitik jika memungkinkan.

Karakteristik

Retrosintesis hijau memprioritaskan rute dengan langkah yang lebih sedikit, mengurangi limbah, dan reagen yang lebih aman. Biokatalisis, di mana enzim menggantikan metode kimia yang lebih keras, semakin populer. Platform canggih menganotasi reaksi dengan metrik keberlanjutan atau menandai opsi biokatalitik. Merancang rute untuk penghematan atom dan menghindari gugus pelindung juga merupakan kekuatan alat CASP.

Signifikansi

Pergeseran ini menyelaraskan perencanaan sintesis dengan pengelolaan lingkungan.^SYNTHIA®'spenekanan pada API ramah lingkungan dengan desain tercermin dalam kemampuanSYNTHIA^®untuk memunculkan opsi yang lebih ramah lingkungan, sehingga memungkinkan ahli kimia untuk mengoptimalkan tidak hanya untuk kelayakan, tetapi juga untuk keberlanjutan.

 

Sinergi Manusia-AI dalam Perencanaan Retrosintetik

Gambaran Umum

Perencanaan retrosintetik yang paling efektif saat ini muncul dari kolaborasi manusia dan AI. Meta-strategi ini memanfaatkan kekuatan unik masing-masing: intuisi manusia dan pemahaman kontekstual, serta pencarian dan pemrosesan data yang mendalam dari AI.

Karakteristik

Ahli kimia memandu dan menyempurnakan rute yang dihasilkan perangkat lunak, menggabungkan keluasan algoritme dengan kedalaman pengalaman. Platform seperti^{SYNTHIA® memungkinkan} pengguna untuk memasukkan batasan, menolak langkah yang tidak diinginkan, dan meminta rute alternatif, sehingga mendorong desain bersama yang berulang.

Signifikansi

Sinergi ini memaksimalkan kreativitas, efisiensi, dan kepraktisan. Hal ini memungkinkan ahli kimia untuk memecahkan masalah yang kompleks dengan lebih cepat dan dengan kepercayaan diri yang lebih besar, memastikan bahwa retrosintesis tetap merupakan ilmu pengetahuan dan seni.

 

Kesimpulan

Analisis retrosintesis telah berkembang dari latihan pensil dan kertas manual menjadi alur kerja dinamis yang disempurnakan dengan AI. Setiap strategi-pemutusan klasik, sistem pakar, pembelajaran mesin, perencanaan konvergen, dan sintesis hijau-menambah nilai pada desain rute modern. Bersama-sama, mereka membentuk perangkat yang komprehensif untuk mengatasi tantangan sintetis.^{SYNTHIA® mencontohkan} integrasi ini, menawarkan kepada para ahli kimia platform yang cerdas, responsif, dan berkelanjutan untuk eksplorasi retrosintesis. Dengan merangkul spektrum strategi yang lengkap, para peneliti dapat merencanakan dengan kecepatan, presisi, dan kesadaran lingkungan yang lebih besar, mendorong kimia sintetis ke era berikutnya.

 

Referensi

1. MilliporeSigma. Mengatasi Tantangan Utama dalam Penemuan Obat. Manajer Laboratorium. (2022). https://www.labmanager.com/overcoming-key-challenges-in-penemuan-obat-28992
2. Watson, I.A., Wang, J. & Nicolaou, C.A. Implementasi algoritma analisis retrosintetik. J Cheminform 11, 1 (2019). https://doi.org/10.1186/s13321-018-0323-6
3. Back, S., Aspuru-Guzik, A., Ceriotti, M. dkk. Mempercepat ilmu kimia dengan AI, Digital Discovery, 3(1). (2024) https://doi.org/10.1039/D3DD00213F