複雑な天然物合成の計算による設計

2020 年のこの Nature の論文で、研究者はコンピューター支援合成設計の進歩を紹介しました。 論文が発表される前は、多段階の計画を必要とする複雑な天然物へのもっともらしいルートを設計できるアルゴリズムはまだありませんでした。

著者らは、有機化学に関するプログラムの知識とデータベースの AI が因果関係で強化され、複数の合成ステップにわたって「戦略化」できるようになれば、そのような計算合成計画が可能であることを実証しました。 設計された経路は、そのうちの XNUMX つがラボで検証されましたが、有機合成の人間の専門家によって設計された経路とほとんど見分けがつきませんでした。

以前のプログラムは、一度に XNUMX ステップだけ「考える」ように設計されており、コンピューターの支援なしに人間の化学者が簡単に設計できる単純なターゲットに限定されていました。 この作業が行われるまで、複雑な天然物へのもっともらしい経路を設計できるアルゴリズムはまだありませんでした。

純粋にデータ指向の人工知能 (AI) アプローチは複雑なターゲットの合成を計画するのに十分ではないという事実のために、過去 100,000 年間、著者らはエキスパートと AI のハイブリッド システムである SYNTHIA™ Retrosynthesis ソフトウェアを開発してきました。 SYNTHIA™ は現在、立体選択的および骨格指向の変換を含む、XNUMX を超える専門家がコード化したルールを認識しています。

特定のレトロン (またはシントン) を生成するこれらの高品質のルールは、機械学習または量子化学の方法を使用して化学反応の場所を評価するフィルターの追加によって洗練されています。

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