컴퓨터 지원 합성 계획으로 미래의 화학을 실현합니다.

컴퓨터 지원 합성 계획 분야에서 인간의 직관과 계산 능력을 통합하는 데 있어 CASP는 어떤 역할을 할까요?

컴퓨터 지원 합성 계획(CASP)은 풍부한 역사를 가지고 빠르게 성장하고 있는 분야입니다. CASP 시스템은 수율, 비용, 안전성과 같은 특정 기준을 충족하는 합성 경로를 제안하여 화학자의 의사 결정 과정을 지원하도록 설계되었습니다.

다른 어떤 과학 분야보다도 종합 합성은 그 과정의 예술과 우아함을 포용하고 기념합니다. 이 분야에서는 전략적 계획, 개발된 논리 시스템, 혁신적이고 새로운 실험 반응성 모드에 대한 수년간의 발전이 일련의 계획된 반응 단계로 집약됩니다. 점점 더 많은 화학 반응과 관련 규칙 및 메커니즘을 인간이 모두 기억할 수는 없습니다. 하지만 흥미롭게도 화학 반응은 게임의 모든 규칙을 따르며 컴퓨터로 인코딩할 수 있습니다. 이 논리는 인간의 의사 결정 과정, 전문 지식, 화학적 직관을 기계 학습 모델 및 알고리즘의 계산 능력과 결합하여 효율적인 합성 경로를 생성합니다.


합성 계획의 계산 분석 맥락에서 규칙 기반 프로그램에서 기계 학습으로의 진전을 강조할 수 있을까요?

물론 초기의 규칙 기반 프로그램은 합성 경로를 생성하기 위해 수동으로 큐레이션한 화학 반응 및 작용기 변환 세트에 의존했습니다. 이러한 접근 방식은 반응 규칙을 수동으로 큐레이션하여 전문가 수준의 맥락을 제공하지만, 특히 새로운 반응 규칙이 1차 문헌에 보고되는 속도에 따라 고려할 수 있는 규칙의 수가 제한됩니다. 최근에는 대규모 화학 반응 데이터 세트를 통합할 수 있는 머신러닝(ML) 방법이 화학 합성 계획을 위한 강력한 도구로 부상하고 있습니다.
.

저분자 합성에서 합성 경로를 제안하기 위해 인공지능 알고리즘을 사용하는 것의 중요한 이정표와 의미는 무엇인가요?

최신 합성 알고리즘은 뻔한 것을 넘어 더 복잡한 합성 과제로 나아가기 시작했습니다. 초기 CASD 세대는 유기 화학의 규칙을 따를 수 있었지만, 그 해답은 뻔한 답에서 크게 벗어나지 않았습니다. 고려할 수 있는 반응의 폭이 넓어지면서 더 참신한 제안이 등장하기 시작했습니다. 로봇 플랫폼에서 완전 자동화된 실행, 인간이 계획한 경로와 구별할 수 없는 컴퓨터 계획 경로에 의한 복잡한 천연물 생성, 인간과 컴퓨터가 협력하여 천연물에 접근하는 매우 간단한 합성 레시피에 도달하는 등 컴퓨터 계획 경로에 대한 실험적 검증이 마침내 대중화되고 있습니다. 합병 고처리량 실험 기술은 약물 발견 과정을 더욱 가속화할 수 있는 흥미로운 새로운 영역입니다. 체계적으로 수집되고 기계 판독이 가능한 반응 데이터가 점점 더 많이 확보됨에 따라 머신 러닝의 예측 능력도 향상될 것입니다. 앞으로는 더 많은 물리 기반 예측이 역합성 계산으로 인코딩되는 것을 보게 될 것입니다.

역합성 계획을 개선하는 데 있어 전문가와 머신러닝 접근 방식 간의 시너지 효과는 무엇인가요?

역합성 계획의 목표는 목표 분자에서 더 간단한 시작 물질로 거꾸로 작업하여 목표 분자에 대한 최적의 합성 경로를 식별하는 것입니다. 전문가 및 머신 러닝(ML) 접근법을 함께 사용하여 역합성 계획의 효율성을 높일 수 있습니다.

전문가 접근법은 합성의 핵심 단계를 식별하기 위해 인간 화학자의 지식과 경험을 활용합니다. 이러한 접근 방식은 수년간의 연구를 통해 개발된 일련의 수동으로 선별된 화학 규칙을 기반으로 하는 경우가 많습니다. 이러한 전문적 접근 방식은 가치가 있지만, 수동으로 선별된 규칙을 사용하여 설명할 수 있는 변형의 범위와 복잡성으로 인해 제한이 있습니다.

반면에 ML 접근 방식은 알려진 화학 반응에 대한 대규모 데이터 세트를 분석하고 전문가 접근 방식으로는 포착하기 어렵거나 불가능한 패턴과 변환을 자동으로 학습할 수 있습니다. 이러한 새로운 패턴과 변형을 식별하는 ML 알고리즘의 능력은 인간 화학자의 도메인 지식과 직관을 보강할 수 있습니다.

역합성 계획에서 전문가 접근법과 ML 접근법 간의 시너지는 전문가 가이드 ML 알고리즘의 개발에서 확인할 수 있습니다. 이러한 접근 방식에서는 전문가 지식이 ML 모델에 의해 생성된 잠재적 합성 경로의 선택을 안내하는 데 사용됩니다. 이를 통해 합성 경로 선택의 정확성과 구체성을 높이는 동시에 ML 알고리즘의 효율성과 확장성의 이점을 누릴 수 있습니다.

전반적으로, 역합성 계획에서 전문가 접근법과 ML 접근법을 결합하면 이 프로세스의 속도와 효율성을 크게 개선하여 약물 발견의 효율성을 높이고 궁극적으로 환자를 위한 새로운 치료법을 개발할 수 있습니다.

전문가가 작성한 코드화된 반응 규칙으로 훈련된 신경망이 역합성 계획에서 합성 정확도를 높이는 데 어떻게 기여하는지에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?

전문가가 작성한 코드화된 반응 규칙으로 훈련된 신경망은 불완전하거나 새로운 반응을 처리할 수 있을 만큼 유연성을 유지하면서 상세한 화학 지식을 통합하여 역합성 계획에서 합성 예측의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

전문가가 작성한 코드화된 반응 규칙은 알려진 화학 변환을 설명하는 사전 정의된 화학 규칙의 집합입니다. 이러한 규칙은 수년간의 연구와 도메인 지식을 기반으로 하며 신경망 학습의 기초로 사용할 수 있습니다. 이러한 규칙으로 신경망을 훈련하면 네트워크는 반응 패턴을 인식하고 화학 변환의 결과를 더 잘 예측하는 방법을 배울 수 있습니다.

전문가가 작성한 코드화된 반응 규칙으로 훈련된 신경망을 사용하면 불완전하거나 새로운 반응의 문제를 해결하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 화학 변환이 이전에 제한된 반응 세트에서만 관찰된 경우, 사용 가능한 데이터와 전문가 규칙을 기반으로 해당 변환의 결과를 예측하도록 신경망을 훈련할 수 있습니다. 이는 특히 많은 표적 분자가 이전에 합성된 적이 없는 약물 발견의 맥락에서 유용합니다.

전문가가 작성한 코드화된 규칙의 형태로 상세한 화학 지식을 통합함으로써, 이러한 규칙으로 훈련된 신경망은 역합성 계획에서 더 높은 정확도를 달성할 수 있습니다. 이는 화학자가 화학 반응의 결과를 보다 정확하게 예측하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 화학자가 새로운 화합물에 대한 최적의 합성 경로를 식별하는 데 도움을 주어 약물 발견 과정을 가속화할 수 있습니다.

지속 가능한 합성을 설계하기 위해 화학 반응 라이브러리와 메타데이터를 어떻게 활용하나요?

이것은 미래 작업의 중요한 측면입니다. 계산적 역합성의 장점은 디클로로메탄을 용매로 사용하거나 다량의 금속 폐기물을 생성하는 반응과 같이 생태계에 민감하지 않은 시약을 사용하는 프로토콜에 감점을 줄 수 있다는 것입니다. 한편, 보다 환경 친화적인 옵션을 활용하는 프로토콜에 보상을 제공할 수 있습니다.

이를 위한 한 가지 방법은 특정 화학 반응의 환경 영향에 대한 정보를 라이브러리에 통합하는 것입니다. 생성되는 폐기물의 양, 필요한 에너지, 시약의 독성 등 다양한 요소를 인코딩할 수 있습니다. 이를 통해 화학자들은 필요한 지속 가능성 기준을 충족하는 반응을 라이브러리에서 선택함으로써 표적 분자에 대한 지속 가능한 합성 경로를 식별할 수 있습니다.

특정 화학 반응의 환경 영향에 대한 정보 외에도 화학 반응에 대한 메타데이터를 사용하여 지속 가능한 합성을 설계할 수 있습니다. 이 메타데이터에는 반응 수율, 사용된 용매, 에너지 요구량과 같은 정보가 포함될 수 있습니다. 화학자들은 이 메타데이터를 분석함으로써 보다 효율적이고 지속 가능한 합성 경로를 파악할 수 있습니다.

화학자들은 화학 반응 라이브러리와 메타데이터를 활용하여 지속 가능한 합성을 설계함으로써 합성 공정이 환경에 미치는 영향을 줄여 보다 지속 가능하고 낭비가 적은 화학 산업으로 이끌 수 있습니다. 또한 화학자들은 지속 가능한 반응 라이브러리에서 반응을 선택함으로써 약물 발견 과정의 속도와 비용 효율성을 개선하여 환자에게 더 접근 가능하고 저렴한 치료법을 제공할 수 있습니다.

인공지능(AI) 기반 유기 합성의 맥락에서 AI 알고리즘과 로봇 플랫폼은 어떻게 결합될 수 있을까요?

인공지능(AI) 기반 유기합성에서 AI 알고리즘과 로봇 플랫폼의 결합은 발견 과정의 속도와 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 유기 합성은 합성 로직을 자동화하고, 로봇 플랫폼은 실제 실험실 작업을 자동화하므로 강력한 조합입니다.

AI 알고리즘은 방대한 화학 반응 데이터베이스와 관련 데이터를 활용하여 주어진 표적 분자에 대한 최적의 합성 경로를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 그런 다음 로봇 플랫폼을 사용하여 예측된 경로를 기반으로 목표 분자를 합성할 수 있습니다. 이러한 플랫폼을 사용하면 많은 수의 화합물을 빠르게 실험하고 고처리량으로 합성할 수 있습니다.

AI 알고리즘과 로봇 플랫폼의 조합은 피드백 루프 메커니즘을 사용하여 실시간으로 합성 프로세스를 최적화함으로써 더욱 향상될 수 있습니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 합성 과정을 모니터링하고 반응 조건에 대한 피드백을 제공하여 합성 경로를 더욱 최적화하고 궁극적으로 더 나은 결과를 도출할 수 있습니다.

AI 알고리즘과 로봇 미세유체 플랫폼을 결합할 수 있는 또 다른 방법은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 미세유체 플랫폼의 성능을 개선하는 것입니다. 머신러닝 알고리즘은 지속적인 모니터링과 피드백을 통해 최적의 반응 조건을 예측하는 방법을 학습하고 미세유체 플랫폼의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

궁극적으로 AI 알고리즘과 로봇 미세유체 플랫폼의 힘을 결합하면 약물 발견 과정을 가속화하여 새로운 약물 후보를 신속하게 식별할 수 있습니다. 이는 다양한 질병에 대해 더 빠르고 효과적인 치료법을 제공함으로써 환자 치료 결과를 크게 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

흥미로운 점은 실험실 로봇공학이 상업적 공급업체나 오픈소스로 공개된 하드웨어 플랫폼을 통해 누구나 점점 더 쉽게 접근할 수 있게 되었다는 점입니다. 학부 및 대학원 프로그램 교육에서 실험실 자동화가 점점 더 많은 역할을 담당하면서 차세대 연구자들이 이러한 미래의 업무에 대비할 수 있게 되면서 이 분야는 더욱 가속화될 것입니다.

실험실 자동화는 기존 합성을 어떻게 변화시켰으며, 수동 작업에 비해 어떤 주요 이점을 제공하나요?

실험실 자동화는 고처리량 실험과 복잡한 유기 화합물의 더 빠르고 정밀한 합성을 가능하게 함으로써 전통적인 합성을 변화시켰습니다. 자동화가 수작업에 비해 제공하는 주요 이점으로는 효율성 증대, 정밀도 향상, 재현성 개선, 위험 물질 처리 능력, 인공 지능 및 머신 러닝 알고리즘과의 통합 등이 있습니다.

자동화를 통해 많은 수의 화합물을 빠르고 재현 가능하게 합성할 수 있으므로 일상적인 화학 작업에 필요한 시간과 노력이 줄어들고 과학자들은 더 복잡한 연구에 집중할 수 있습니다. 자동화 장비는 정확한 양의 시약을 분배할 수 있어 반응 결과의 변동성이 적고 결과의 정확도가 향상되며, 유해 물질과 반응을 안전하게 처리할 수 있어 잠재적으로 유해한 화학물질로부터 연구자를 보호할 수 있습니다.

자동화는 실험이 일관된 조건에서 수행되도록 보장하여 인적 오류의 가능성을 줄이고 결과의 재현성을 높입니다. 또한 인공지능 및 머신러닝 알고리즘과 통합하여 실험실 운영을 더욱 최적화하고 새로운 화합물 개발을 가속화할 수 있습니다.

전반적으로 실험실 자동화는 기존 합성의 효율성과 정밀도를 크게 개선하여 더 빠른 약물 발견과 궁극적으로 환자를 위한 더 효과적인 치료로 이어질 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
.

합성 자동화의 미래는 어떻게 전망되며, 노동 집약적인 공정에서 지능형 자동화로 어떻게 발전할 것으로 예상하시나요?

합성 자동화의 미래는 로봇 공학, 머신 러닝, 인공지능의 지속적인 발전으로 더욱 정교하고 지능적인 자동화 시스템으로 이어질 것으로 예상됩니다.

향후 합성 자동화의 핵심 분야 중 하나는 사람의 개입 없이 연중무휴 24시간 운영할 수 있는 자율 실험실의 개발이 될 것입니다. 이러한 시스템에는 일상적인 작업을 수행하고, 실험을 모니터링하고, 생성된 데이터를 기반으로 자율적인 결정을 내릴 수 있는 로봇 공학 및 머신러닝 알고리즘이 탑재될 것입니다.

또 다른 초점 영역은 약물 발견 과정에 인공지능을 더욱 통합하는 것입니다. 여기에는 방대한 양의 화학 데이터를 분석하고 화학 반응의 결과를 예측하며 실험 조건을 실시간으로 최적화할 수 있는 AI 알고리즘의 개발이 포함됩니다.

시간이 지남에 따라 합성 자동화는 점점 더 지능화되어 자동화 시스템이 점점 더 복잡한 작업을 수행하고 약물 발견을 가속화할 수 있는 새로운 통찰력을 생성할 것으로 예상됩니다. 이러한 고도로 자동화된 시스템을 통해 연구자들은 최소한의 노동력과 사람의 감독으로 다양한 실험을 수행할 수 있어 더 빠르고 효율적인 신약 개발이 가능해질 것입니다.

전반적으로 합성 자동화의 궤적은 복잡한 실험을 처리하고 약물 발견 과정을 더욱 최적화하는 데 사용할 수 있는 대량의 데이터를 빠르게 생성할 수 있는 보다 지능적이고 정교한 시스템으로 향하고 있습니다. 앞으로는 노동 집약적인 프로세스에서 고도로 자동화된 지능형 시스템으로 발전하여 약물 발견을 혁신하고 다양한 질병에 대한 새로운 치료법으로 이어질 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다.
.

이러한 논문에서 얻은 통찰력과 컴퓨터 지원 역합성의 발전을 고려할 때, 인공지능과 자동화의 지속적인 통합이 향후 화학 합성의 환경을 어떻게 형성할 것으로보십니까?

인공지능과 자동화의 지속적인 통합은 향후 화학 합성의 환경을 극적으로 형성할 것으로 예상됩니다. 인공지능과 자동화는 화학자들이 화합물을 더 빠르고 효율적으로 합성할 수 있게 함으로써 약물 발견의 속도를 높일 것으로 기대됩니다. 이를 통해 연구자들은 더 많은 수의 분자를 테스트하고 더 넓은 범위의 화학 공간을 탐사할 수 있게 될 것입니다. 또한 AI와 자동화의 통합은 연구자들이 보다 지속 가능한 화학 경로를 식별할 수 있게 함으로써 화학 합성이 환경에 미치는 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

자동화된 합성을 지원하는 AI 알고리즘은 인적 오류를 줄이고 보다 정밀한 합성을 가능하게 하여 더 높은 품질의 제품을 생산할 수 있습니다. 약물 발견에서 화학 공간 탐사를 가속화하고 기존 방법으로는 발견하기 어려웠던 새로운 화합물을 발견할 수 있게 될 것입니다. AI와 자동화를 화학 합성에 통합하면 약물 발견의 속도와 효율성을 크게 가속화하는 동시에 지속 가능하고 효과적인 약물 분자를 식별하는 능력을 향상시켜 이 분야를 근본적으로 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 기술의 지속적인 통합으로 화학 합성의 미래는 밝아 보입니다.

공개: Cernak 연구소는 머크의 계열사인 매사추세츠주 벌링턴에 위치한 밀리포어시그마, 릴레이 테라퓨틱스, 얀센 테라퓨틱스, SPT 랩텍 및 MSD로부터 연구 자금 또는 현물 기부를 받았습니다. TC는 스콜피온 테라퓨틱스의 지분을 보유하고 있으며, 아이암빅 테라퓨틱스의 공동 설립자이자 지분 보유자입니다.