Strieth-Kalthoffらの論文は、複雑な化学合成を設計するのに重要な逆合成計画の分野において、人工知能（AI）と専門家の知識の統合を探求している。著者らは、AIが様々な科学分野で大きな進歩を遂げた一方で、化学合成計画への応用は、利用可能な反応データの質と量によって制限されてきたと論じている。彼らは、AIの計算能力と人間の化学者の微妙な理解を組み合わせたハイブリッド・アプローチが、これらの限界を克服するために不可欠であることを強調している。

^Synthia®は、専門家によるコード化された化学合成ルールのデータベースをAIアルゴリズムと並行して活用することで、このハイブリッド・アプローチを例示している。この組み合わせにより、Synthia^®は機械学習だけに頼るよりも、ロバストで実行可能な合成経路をより効率的に生成することができる。専門家の知識をアルゴリズムに統合することで、Synthia^®は化学者に革新的で効率的な化学合成ルートを提供し、医薬品探索とプロセス最適化の両方をサポートすることができる。

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Artificial Intelligence for Retrosynthetic Planning Needs Both Data and Expert Knowledge
Felix Strieth-Kalthoff, Sara Szymkuć, Karol Molga, Alán Aspuru-Guzik, Frank Glorius, and Bartosz A. Grzybowski
Journal of the American Chemical Society 2024 146 (16), 11005-11017
DOI: 10.1021/jacs.4c00338