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在具AI能力的机器人流动合成中将预测和生产配对

Peer-Reviewed Publication

American Association for the Advancement of Science (AAAS)

通过将机器学习与机器人精度相结合,研究人员在报告中推出了一个计算机增强化学合成的一体化策略。这一新型的具AI能力并由机器人控制的平台具有在大幅改善目标导向的连续流动合成的同时减少通常所需的手工操作的潜力,它代表了朝着全自动及可缩放合成复杂分子所迈出的一步。复杂有机分子的设计与合成是发现有用的新型化合物的核心,它们包括了对小分子药物的研发。然而,尽管在实验室自动化中取得了进展,但复杂有机分子的合成大体上仍然是一个手工的过程,后者要求化学工作者在监督数个劳动密集型的步骤时投入大量的时间和精力。同样地,一个能详细规划合成路径并进行能生产大量新型分子所需的连续流动合成化学的自动化平台则会备受欢迎。朝着这一系统所取得的进展主要沿着两条平行轨道前进—某些技术已经在利用AI进行化合物设计中显示了成功,而其它某些技术则利用了化学反应的完成和生产的自动化过程。Conner Coley和同事描述了一种整合了这两种技术的开源实验系统。该平台的反向合成算法能产生数百万计的先前公布的化学反应和经计算机验证所提出的成功合成路径。一旦获得化学工作者的改进,这些数据会被编撰到可重复使用的化学“配方”中,后者会在一个用机器人臂进行自动重新配置并将反应单位设定以进行反应的模块化流动合成化学平台中进行。Coley等人通过成功合成15种不同的与药物有关的复杂性趋升的小分子来演示他们的计算机增强过程。

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