Computational planning of the synthesis of complex natural products

복잡한 천연물 합성의 전산 계획 - Nature 2020

2020년 Nature 논문에서 연구자들은 컴퓨터 지원 합성 디자인의 발전을 보여주었습니다. 출판 전에는 다단계 계획이 필요한 복잡한 천연 제품에 대한 그럴듯한 경로를 설계할 수 있는 알고리즘이 아직 없었습니다.

저자는 유기 화학 및 데이터 기반 AI에 대한 프로그램의 지식이 인과 관계로 보강되어 여러 합성 단계에 대해 '전략'을 세울 수 있다면 이러한 계산 합성 계획이 가능함을 입증했습니다. 설계된 경로 중 XNUMX개는 실험실에서 검증되었으며 대부분 유기 합성 분야의 인간 전문가가 설계한 경로와 구별할 수 없었습니다.

이전 프로그램은 한 번에 한 단계씩만 '생각'하도록 설계되었으며 컴퓨터의 도움 없이 인간 화학자가 쉽게 설계할 수 있는 간단한 대상으로 제한되었습니다. 이 작업이 있기 전까지 복잡한 천연 제품에 대한 그럴듯한 경로를 설계할 수 있는 알고리즘은 아직 없었습니다.

지난 100,000년 동안 저자는 순수한 데이터 지향 인공 지능(AI) 접근 방식이 복잡한 대상의 합성을 계획하는 데 적합하지 않기 때문에 하이브리드 전문가-AI 시스템인 SYNTHIA™ Retrosynthesis 소프트웨어를 개발해 왔습니다. SYNTHIA™는 이제 입체 선택 및 스캐폴드 지정 변환을 포함하는 XNUMX개 이상의 전문가 코딩 규칙을 알고 있습니다.

특정 레트로톤(또는 신톤)을 생성하는 이러한 고품질 규칙은 기계 학습 또는 양자 화학 방법을 사용하여 화학 반응 위치를 평가하는 필터를 추가하여 개선되었습니다.

자세한 내용은 여기 전체 문서.

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