Membuka Kimia Masa Depan dengan Perencanaan Sintesis Berbantuan Komputer

Dalam bidang perencanaan sintesis berbantuan komputer, peran apa yang dimainkan oleh CASP dalam mengintegrasikan intuisi manusia dan kemampuan komputasi?

Perencanaan Sintesis Berbantuan Komputer (CASP) adalah bidang yang berkembang pesat dengan sejarah yang kaya. Sistem CASP dirancang untuk membantu ahli kimia dalam proses pengambilan keputusan dengan menyarankan rute sintetis yang memenuhi kriteria tertentu seperti hasil, biaya, dan keamanan.

Mungkin lebih dari bidang ilmu pengetahuan lainnya, sintesis total merangkul dan merayakan seni dan keanggunan prosesnya. Bidang ini menyaring perkembangan bertahun-tahun dalam perencanaan strategis, sistem logika yang dikembangkan, dan mode reaktivitas eksperimental yang inovatif dan baru ke dalam serangkaian langkah reaksi yang direncanakan. Korpus reaksi kimia yang terus bertambah, serta aturan dan mekanisme yang terkait, tidak mungkin dapat diingat oleh manusia. Menariknya, mereka mengikuti semua aturan permainan, dan dapat dikodekan ke dalam komputer. Logika ini menggabungkan proses pengambilan keputusan manusia, pengetahuan ahli, dan intuisi kimia dengan kekuatan komputasi model dan algoritma pembelajaran mesin untuk menghasilkan rute sintetis yang efisien.


Dapatkah Anda menyoroti perkembangan dari program berbasis aturan ke pembelajaran mesin dalam konteks analisis komputasi perencanaan sintetis?

Tentu saja, pada awalnya program berbasis aturan mengandalkan kumpulan reaksi kimia dan transformasi kimia yang dikurasi secara manual untuk menghasilkan rute sintetis. Pendekatan ini melibatkan kurasi aturan reaksi secara manual, yang memberikan konteks tingkat ahli tetapi membatasi jumlah aturan yang dapat dipertimbangkan, terutama dengan kecepatan aturan reaksi baru yang dilaporkan dalam literatur utama. Baru-baru ini, metode pembelajaran mesin (machine learning/ML) telah muncul sebagai alat yang ampuh untuk Perencanaan Sintesis Kimia, karena dapat menggabungkan kumpulan data reaksi kimia yang besar.

Apa saja tonggak dan implikasi penting dari penggunaan algoritme kecerdasan buatan untuk mengusulkan rute sintetis dalam sintesis molekul kecil?

Algoritme sintesis modern mulai mendorong melampaui hal yang sudah jelas dan menuju tantangan sintesis yang lebih kompleks. Generasi CASD sebelumnya dapat mengikuti aturan Kimia Organik, tetapi jawabannya tidak terlalu jauh dari jawaban yang sudah jelas. Seiring dengan bertambahnya jumlah reaksi yang dapat dipertimbangkan, saran-saran baru mulai bermunculan. Validasi eksperimental rute yang direncanakan komputer akhirnya menjadi lebih populer dengan beberapa tonggak penting termasuk eksekusi otomatis sepenuhnya pada platform robotik, pembuatan produk alami yang kompleks dengan rute yang direncanakan komputer yang tidak dapat dibedakan dengan rute yang direncanakan manusia, dan kemitraan manusia-komputer yang telah sampai pada resep sintesis yang sangat singkat untuk mengakses produk alami. Penggabungan teknik eksperimen dengan kapasitas tinggi merupakan area baru yang menarik yang menjanjikan untuk lebih mempercepat proses Penemuan Obat. Dengan semakin banyaknya data reaksi yang diambil secara sistematis dan dapat dibaca oleh mesin, prediksi pembelajaran mesin akan meningkat. Di masa depan, kita mungkin akan melihat lebih banyak lagi prediksi berbasis fisika yang dikodekan ke dalam perhitungan retrosintesis.

Bagaimana sinergi antara pendekatan pakar dan pembelajaran mesin dalam meningkatkan perencanaan retrosintesis?

Dalam perencanaan retrosintesis, tujuannya adalah untuk mengidentifikasi rute sintetis yang optimal untuk molekul target dengan bekerja mundur dari molekul target ke bahan awal yang lebih sederhana. Pendekatan pakar dan pembelajaran mesin (ML) dapat digunakan bersama untuk meningkatkan efektivitas perencanaan retrosintetik.

Pendekatan pakar mengandalkan pengetahuan dan pengalaman ahli kimia manusia untuk mengidentifikasi langkah-langkah kunci dalam sintesis. Pendekatan ini sering kali didasarkan pada seperangkat aturan kimia yang disusun secara manual yang telah dikembangkan selama bertahun-tahun penelitian. Meskipun pendekatan ahli ini sangat berharga, pendekatan ini dibatasi oleh ruang lingkup dan kompleksitas transformasi yang dapat dijelaskan menggunakan aturan yang disusun secara manual.

Di sisi lain, pendekatan ML dapat menganalisis kumpulan data yang besar dari reaksi kimia yang diketahui dan secara otomatis mempelajari pola dan transformasi yang sulit atau tidak mungkin ditangkap menggunakan pendekatan ahli. Kemampuan algoritma ML untuk mengidentifikasi pola dan transformasi baru ini dapat menambah pengetahuan domain dan intuisi ahli kimia manusia.

Sinergi antara pendekatan pakar dan ML dalam perencanaan retrosintetik dapat dilihat pada pengembangan algoritma ML yang dipandu oleh pakar. Dalam pendekatan ini, pengetahuan pakar digunakan untuk memandu pemilihan rute sintetis potensial yang dihasilkan oleh model ML. Hal ini memungkinkan peningkatan akurasi dan spesifisitas dalam pemilihan rute sintetis, sambil tetap memanfaatkan efisiensi dan skala algoritma ML.

Secara keseluruhan, kombinasi pendekatan pakar dan ML dalam perencanaan retrosintetik memiliki potensi untuk secara signifikan meningkatkan kecepatan dan efektivitas proses ini, yang mengarah pada penemuan obat yang lebih efisien dan pada akhirnya, pengembangan terapi baru untuk pasien.

Dapatkah Anda menjelaskan bagaimana jaringan saraf yang dilatih dengan aturan reaksi yang dikodekan oleh pakar berkontribusi dalam mencapai akurasi sintetis yang lebih tinggi dalam perencanaan retrosintetik?

Jaringan saraf yang dilatih dengan aturan reaksi yang dikodekan oleh pakar dapat meningkatkan akurasi prediksi sintetis dalam perencanaan retrosintetik dengan memasukkan pengetahuan kimia yang terperinci namun tetap cukup fleksibel untuk menangani reaksi yang tidak lengkap atau baru.

Aturan Kode-Pakar adalah sekumpulan aturan kimia yang telah ditentukan sebelumnya yang menggambarkan transformasi kimia yang diketahui. Aturan-aturan ini didasarkan pada penelitian dan pengetahuan domain selama bertahun-tahun dan dapat digunakan sebagai fondasi untuk melatih jaringan saraf. Dengan melatih jaringan saraf pada aturan-aturan ini, jaringan dapat belajar mengenali pola reaksi dan memprediksi hasil Transformasi Kimia dengan lebih baik.

Penggunaan jaringan saraf yang dilatih dengan aturan reaksi yang dikodekan oleh pakar juga dapat membantu mengatasi tantangan reaksi yang tidak lengkap atau baru. Sebagai contoh, jika transformasi kimia hanya pernah diamati sebelumnya dalam serangkaian reaksi yang terbatas, jaringan syaraf dapat dilatih untuk memprediksi hasil dari transformasi tersebut berdasarkan data yang tersedia dan aturan ahli. Hal ini sangat berguna dalam konteks Penemuan Obat, di mana banyak molekul target yang belum pernah disintesis sebelumnya.

Dengan memasukkan pengetahuan kimia yang terperinci dalam bentuk aturan kode-pakar, jaringan saraf yang dilatih dengan aturan ini dapat mencapai akurasi yang lebih tinggi dalam perencanaan sintesis ulang. Hal ini tidak hanya membantu ahli kimia untuk memprediksi hasil reaksi kimia secara lebih akurat, tetapi juga mempercepat proses Penemuan Obat dengan membantu ahli kimia dalam mengidentifikasi rute sintetis yang optimal untuk senyawa baru.

Bagaimana Anda memanfaatkan perpustakaan reaksi kimia dan metadata untuk merancang sintesis yang berkelanjutan?

Ini adalah aspek penting dari pekerjaan di masa depan. Keindahan dari retrosintesis komputasi adalah Anda dapat mengurangi protokol yang menggunakan reagen yang tidak ramah lingkungan, misalnya reaksi yang membutuhkan diklorometana sebagai pelarut atau yang menghasilkan limbah logam dalam jumlah besar. Sementara itu, Anda dapat memberikan penghargaan kepada protokol yang memanfaatkan opsi yang lebih ramah lingkungan.

Salah satu cara untuk melakukannya adalah dengan memasukkan informasi tentang dampak lingkungan dari reaksi kimia tertentu ke dalam perpustakaan. Berbagai faktor seperti jumlah limbah yang dihasilkan, energi yang dibutuhkan, dan toksisitas reagen, dapat dikodekan. Hal ini memungkinkan ahli kimia untuk mengidentifikasi rute sintetis yang berkelanjutan untuk molekul target, dengan memilih reaksi dari perpustakaan yang memenuhi kriteria keberlanjutan yang diperlukan.

Selain informasi tentang dampak lingkungan dari reaksi kimia tertentu, metadata tentang reaksi kimia juga dapat digunakan untuk merancang sintesis yang berkelanjutan. Metadata ini dapat mencakup informasi seperti hasil reaksi, pelarut yang digunakan, dan kebutuhan energi. Dengan menganalisis metadata ini, ahli kimia dapat mengidentifikasi rute sintetis yang lebih efisien dan berkelanjutan.

Dengan memanfaatkan perpustakaan reaksi kimia dan metadata untuk merancang sintesis yang berkelanjutan, ahli kimia dapat mengurangi dampak lingkungan dari proses sintetis, yang mengarah pada industri kimia yang lebih berkelanjutan dan lebih sedikit limbah. Selain itu, dengan memilih reaksi dari perpustakaan reaksi berkelanjutan, ahli kimia juga dapat meningkatkan kecepatan dan efektivitas biaya proses penemuan obat, yang mengarah pada perawatan yang lebih mudah diakses dan terjangkau bagi pasien.

Dalam konteks sintesis organik berbasis kecerdasan buatan (AI), bagaimana algoritme AI dan platform robotik dapat digabungkan bersama?

Penggabungan algoritme AI dan platform robotik dalam sintesis organik berbasis kecerdasan buatan dapat secara signifikan meningkatkan kecepatan dan efisiensi proses penemuan. Sintesis organik yang digerakkan oleh AI mengotomatiskan logika sintesis, sementara platform robotik mengotomatiskan pekerjaan laboratorium secara langsung, jadi ini adalah kombinasi yang kuat.

Algoritme AI dapat digunakan untuk memprediksi rute sintetis yang optimal untuk molekul target yang diberikan, dengan memanfaatkan basis data yang luas dari reaksi kimia dan data terkait. Platform robotik kemudian dapat digunakan untuk mensintesis molekul target berdasarkan rute yang diprediksi. Penggunaan platform ini memungkinkan eksperimen yang cepat dan sintesis dengan kapasitas tinggi dari sejumlah besar senyawa.

Kombinasi algoritme AI dan platform robotik dapat ditingkatkan lebih lanjut dengan menggunakan mekanisme loop umpan balik untuk mengoptimalkan proses sintetis secara real-time. Sebagai contoh, algoritme AI dapat memantau proses sintetis dan memberikan umpan balik tentang kondisi reaksi, yang mengarah pada pengoptimalan lebih lanjut dari rute sintetis dan pada akhirnya hasil yang lebih baik.

Cara lain di mana algoritme AI dan platform mikrofluida robotik dapat digabungkan bersama adalah melalui penggunaan algoritme pembelajaran mesin untuk meningkatkan kinerja platform mikrofluida. Melalui pemantauan dan umpan balik yang berkelanjutan, algoritme pembelajaran mesin dapat belajar untuk memprediksi kondisi reaksi yang optimal dan meningkatkan efisiensi dan akurasi platform mikrofluida.

Pada akhirnya, dengan menggabungkan kekuatan algoritme AI dan platform mikrofluida robotik, proses penemuan obat dapat dipercepat, sehingga memungkinkan identifikasi kandidat obat baru dengan cepat. Hal ini berpotensi meningkatkan hasil pengobatan pasien secara signifikan dengan memberikan perawatan yang lebih cepat dan lebih efektif untuk berbagai macam penyakit.

Hal yang menarik adalah bahwa robotika laboratorium menjadi semakin mudah diakses oleh semua orang, melalui vendor komersial atau platform perangkat keras demokratis yang bersifat open source. Bidang ini pasti akan semakin berkembang pesat karena otomatisasi laboratorium memainkan peran yang semakin besar dalam pendidikan program sarjana dan pascasarjana, mempersiapkan generasi peneliti berikutnya untuk pekerjaan di masa depan.

Bagaimana otomatisasi laboratorium telah mengubah sintesis tradisional, dan apa saja keunggulan utama yang ditawarkannya dibandingkan dengan operasi manual?

Otomatisasi laboratorium telah mengubah sintesis tradisional dengan memungkinkan eksperimen dengan kapasitas tinggi dan sintesis senyawa organik kompleks yang lebih cepat dan lebih tepat. Beberapa keunggulan utama yang ditawarkannya dibandingkan operasi manual termasuk peningkatan efisiensi, presisi yang lebih tinggi, reproduktifitas yang lebih baik, kemampuan untuk menangani bahan berbahaya, dan integrasi dengan kecerdasan buatan dan algoritme pembelajaran mesin.

Otomatisasi memungkinkan sintesis yang cepat dan dapat direproduksi dari sejumlah besar senyawa, mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk tugas-tugas kimia rutin dan membebaskan para ilmuwan untuk fokus pada penelitian yang lebih kompleks. Peralatan otomatis dapat mengeluarkan volume reagen yang tepat, sehingga mengurangi variabilitas dalam hasil reaksi dan meningkatkan akurasi hasil serta dapat menangani bahan dan reaksi berbahaya dengan aman, melindungi peneliti dari bahan kimia yang berpotensi berbahaya.

Otomatisasi memastikan bahwa eksperimen dilakukan dalam kondisi yang konsisten, mengurangi kemungkinan kesalahan manusia dan meningkatkan reproduktifitas hasil. Hal ini dapat diintegrasikan dengan kecerdasan buatan dan algoritme pembelajaran mesin untuk lebih mengoptimalkan operasi laboratorium dan mempercepat pengembangan senyawa baru.

Secara keseluruhan, otomatisasi laboratorium memiliki potensi untuk secara signifikan meningkatkan efisiensi dan ketepatan sintesis tradisional, yang mengarah pada penemuan obat yang lebih cepat dan pada akhirnya perawatan yang lebih efektif untuk pasien.

Bagaimana prospek masa depan otomatisasi sintetis, dan bagaimana Anda membayangkan perkembangan dari proses padat karya ke otomatisasi cerdas?

Masa depan otomatisasi sintetis diperkirakan akan ditandai dengan kemajuan yang berkelanjutan dalam robotika, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan, yang mengarah ke sistem otomatisasi yang semakin canggih dan cerdas.

Salah satu area fokus utama dalam otomatisasi sintetis di masa depan adalah pengembangan laboratorium otonom yang dapat beroperasi 24/7 tanpa campur tangan manusia. Sistem ini akan dilengkapi dengan robotika dan algoritme pembelajaran mesin yang mampu melakukan tugas-tugas rutin, memantau eksperimen, dan membuat keputusan otonom berdasarkan data yang dihasilkan.

Area fokus lainnya adalah integrasi lebih lanjut dari kecerdasan buatan ke dalam proses Penemuan Obat. Hal ini akan melibatkan pengembangan algoritme AI yang dapat menganalisis data kimia dalam jumlah besar, memprediksi hasil reaksi kimia, dan mengoptimalkan kondisi eksperimental secara real-time.

Seiring berjalannya waktu, diharapkan otomatisasi sintetis akan menjadi semakin cerdas, dengan sistem otomatisasi yang melakukan tugas-tugas yang semakin kompleks dan menghasilkan wawasan baru yang dapat mempercepat Penemuan Obat. Sistem yang sangat otomatis ini akan memungkinkan para peneliti untuk melakukan berbagai macam eksperimen dengan tenaga kerja dan pengawasan manusia yang minimal, yang mengarah pada pengembangan obat yang lebih cepat dan lebih efisien.

Secara keseluruhan, lintasan otomatisasi sintetis mengarah pada sistem yang lebih cerdas dan canggih yang dapat menangani eksperimen yang kompleks dan dengan cepat menghasilkan data dalam jumlah besar yang dapat digunakan untuk lebih mengoptimalkan proses Penemuan Obat. Di masa depan, kita dapat berharap untuk melihat perkembangan dari proses padat karya menjadi sistem yang sangat otomatis dan cerdas yang dapat merevolusi Penemuan Obat dan mengarah pada pengobatan baru untuk berbagai macam penyakit.

Mempertimbangkan wawasan dari makalah-makalah ini dan kemajuan dalam retrosintesis berbantuan komputer, bagaimana Anda melihat integrasi berkelanjutan dari kecerdasan buatan dan otomatisasi yang membentuk lanskap Sintesis Kimia di tahun-tahun mendatang?

Integrasi berkelanjutan dari kecerdasan buatan dan otomatisasi diharapkan secara dramatis membentuk lanskap Sintesis Kimia di masa depan. AI dan otomatisasi diharapkan dapat mempercepat Penemuan Obat dengan memungkinkan ahli kimia untuk mensintesis senyawa dengan lebih cepat dan efisien. Hal ini akan memungkinkan para peneliti untuk menguji lebih banyak molekul dan menjelajahi ruang kimia yang lebih luas. Integrasi AI dan otomatisasi juga dapat membantu mengurangi dampak lingkungan dari Sintesis Kimia dengan memungkinkan para peneliti untuk mengidentifikasi rute kimia yang lebih berkelanjutan.

Algoritme AI dengan sintesis otomatis dapat mengurangi kesalahan manusia dan menghasilkan sintesis yang lebih tepat, sehingga menghasilkan Produk yang lebih berkualitas. Hal ini akan mempercepat penjelajahan ruang kimia dalam penemuan obat dan mengarah pada identifikasi senyawa baru yang akan sulit ditemukan melalui metode tradisional. Integrasi AI dan otomatisasi ke dalam sintesis kimia memiliki potensi untuk mengubah bidang ini dengan cara yang mendalam, sangat mempercepat kecepatan dan efisiensi penemuan obat sekaligus meningkatkan kemampuan kita untuk mengidentifikasi molekul obat yang berkelanjutan dan efektif. Masa depan Sintesis Kimia terlihat cerah dengan integrasi berkelanjutan dari teknologi ini.

Pengungkapan: Cernak Lab telah menerima dana penelitian atau donasi dalam bentuk barang dan jasa dari MilliporeSigma, Burlington, MA, afiliasi dari Merck, Relay Therapeutics, Janssen Therapeutics, SPT Labtech, dan MSD Inc. T.C. memegang ekuitas di Scorpion Therapeutics dan merupakan salah satu pendiri dan pemegang ekuitas di Iambic Therapeutics.