Menerjemahkan Output Retrosynthesis Software ke dalam Instruksi Sintesis Otomatis
Perangkat Lunak Retrosintesis SYNTHIA® dapat menghasilkan jalur sintetis terperinci untuk mencapai molekul target. Keluaran ini biasanya mencakup jenis reaksi, reagen, dan Daftar Pustaka. Meskipun mudah ditafsirkan oleh ahli kimia, mereka tidak dapat segera dieksekusi oleh robot laboratorium. Menjembatani kesenjangan ini membutuhkan penerjemahan rencana yang dapat dibaca manusia ke dalam instruksi yang dapat dibaca mesin - arahan seperti mengeluarkan cairan, mengatur suhu, atau mengaduk untuk durasi yang ditentukan. Mencapai terjemahan ini bukanlah hal yang sepele. Setiap langkah harus distandarisasi dengan rincian termasuk jumlah reagen, urutan penambahan, pilihan pelarut, suhu, dan waktu reaksi. Saat ini, ahli kimia sering melakukan penerjemahan ini secara manual dengan menulis protokol, tetapi bidang ini bergerak ke arah integrasi perangkat lunak-ke-perangkat keras secara langsung.
Menstandarisasi Resep Sintetis
Salah satu pendekatan untuk mempersempit kesenjangan ini adalah pembuatan format standar yang dapat dibaca mesin untuk resep kimia. Para peneliti bahkan telah mengembangkan bahasa pemrograman kimia yang mengkodekan prosedur laboratorium dengan cara yang terstruktur. Sebagai contoh, Synple chem adalah pembuat otomatis benchtop dengan protokol reaksi standar untuk reaksi yang paling umum dalam kimia organik (animasi reduktif, kopling amida, reaksi suzuki, dll.), yang memungkinkan ahli kimia cukup memuat kartrid reagen yang sesuai dan sampelnya, kemudian memilih program preset yang menentukan waktu, suhu, dan volume pelarut.
SYNTHIA meningkatkan keuntungan efisiensi ini lebih jauh dengan merancang rute untuk reaksi yang sudah memiliki program/kartrid Synple chem yang telah ditetapkan sebelumnya, sehingga memungkinkan langkah-langkah sintesis selanjutnya menjadi otomatis.
Integrasi dengan Perangkat Keras Laboratorium
Output retrosintesis juga harus disesuaikan dengan kemampuan platform otomatisasi yang tersedia. Pembuat Otomatis yang berbeda bervariasi dalam kapasitas penanganan reagen, jenis reaksi yang didukung, dan kontrol lingkungan. Tidak semua rute yang diusulkan secara komputasi dapat dieksekusi pada setiap mesin. Sebagai contoh, jalur yang membutuhkan metalisasi kriogenik mungkin tidak dapat dilakukan pada reaktor robotik benchtop.
Inilah sebabnya mengapa kompatibilitas otomatisasi menjadi kriteria penilaian yang penting. Peneliti Gao dan Coley telah menyarankan bahwa rute sintetis harus diberi peringkat tidak hanya berdasarkan kelayakan kimiawi tetapi juga kompatibilitas perangkat keras. SYNTHIA mewakili konsep ini melalui kompatibilitasnya denganSynple pembuat otomatisyang mempercepat desain rute dengan serangkaian jalur potensial peringkat yang disesuaikan untuk molekul target tertentu. Dengan demikian, SYNTHIA dapat mengusulkan rute yang disaring melalui sistem Synple, memungkinkan pengguna untuk memilih jalur yang diinginkan dan memprogram sistem untuk menjalankan langkah-langkah reaksi individual.
Pelajari lebih lanjut tentang strategi dan pendekatan utama dalam analisis retrosintesis di sini.
Tantangan dan Pengembangan yang Sedang Berlangsung
Meskipun ada kemajuan yang signifikan, penerjemahan otomatis sepenuhnya masih merupakan pekerjaan yang sedang berlangsung. Setiap langkah retrosintesis harus dirinci ke dalam protokol dengan kondisi operasional. Daftar Pustaka sering kali menyediakan hal ini, tetapi mengekstraksi kondisi secara otomatis adalah hal yang kompleks. Kemajuan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) dan penambangan teks mulai mengotomatiskan ekstraksi detail eksperimental dari publikasi, memungkinkan model AI untuk menghasilkan prosedur yang dapat dijalankan.
Pendekatan lain yang menjanjikan adalah penggunaan protokol berbasis template: pustaka prosedur operasi standar untuk jenis reaksi umum yang dapat diisi dengan reagen dan kondisi tertentu. Integrasi yang berpusat pada data semakin memperkuat proses ini. Dengan merekam hasil dari setiap proses, sistem dapat mempelajari rangkaian instruksi mana yang secara konsisten memberikan hasil yang dapat diandalkan, sehingga meningkatkan akurasi penerjemahan dari waktu ke waktu.
Singkatnya, proses mengubah output retrosintesis menjadi instruksi mesin melibatkan penyempurnaan rute untuk kompatibilitas perangkat keras, memperkayanya dengan kondisi, mengkodekannya dalam format terstruktur, dan mengeksekusinya melalui platform robotik. Dengan kemajuan yang sedang berlangsung dalam AI, NLP, dan otomatisasi, kesenjangan antara perencanaan dan eksekusi terus ditutup. Seiring berkembangnya laboratorium otonom,keluaran perangkat lunak retrosynthesis dapat semakin mengalir langsung ke eksekusi robotik, menghapus batas antara mengetahui apa yang harus dilakukan dan melaksanakannya.
Referensi
- Gao W, Raghavan P, Coley CW. Platform otonom untuk sintesis organik berbasis data. Nat Commun. 2022 Feb 28;13(1):1075. doi: 10.1038/s41467-022-28736-4.
- Chen, J.; Xu, Q. Laboratorium otonom yang digerakkan oleh kecerdasan buatan untuk mempercepat penemuan kimia. Chem. Synth. 2025, 5, 76. https://dx.doi.org/10.20517/cs.2025.66
