機械学習と精密ロボットを組み合わせ、研究者らはコンピュータによって増補された化学合成の統合戦略について報告書で発表している。この新しいプラットフォームは、AIによって情報提供されロボットによって制御され、多くの場合必要とされる手作業を軽減する一方で、ターゲット指向のフロー合成を大幅に改善する可能性を秘めており、完全自動化されて拡張性のある複合分子の合成に向けて一歩を踏み出したことになる。複雑な有機分子の設計および合成は、低分子医薬品の開発を含め、有用な新規化合物の発見の中核を成す。しかしながら、研究室自動化における進展にもかかわらず、複雑な有機分子の合成は主に手作業によるプロセスのままであり、いくつかの労働集約的なステップを監督する化学者らにとって、かなりの時間と労力を要求する。そのため、合成経路の計画立案および多数の新規分子を生成するために必要なフローケミストリーの実施の両方を行うことができる自動化学合成プラットフォームが大いに求められる。このようなシステムに向けた進歩は、2つの平行軌道に沿って大きく進展しており、ある技術では複合設計におけるAIの活用に成功している。他の技術では反応の実行および生産における自動プロセスが活用されている。Conner Coleyらは、これらの2つの技術を統合したオープンソースの実験システムについて説明している。Coleyらのプラットフォームの逆合成アルゴリズムでは、何百万もの以前に公開された反応およびコンピュータ内での検証を一般化して、成功する合成経路を提案することができる。このデータは、人間の化学者たちによって一度精緻化されると、再利用可能な化学的「処方箋」にまとめられ、これらの化学的処方箋はモジュール式フローケミストリープラットフォーム上で実行される。このプラットフォームでは、反応を実行するために、ロボットアームが使用され、このプラットフォームの再構成および設定が自動的に実施される。Coleyらは、複雑さの増した15種類の異なる薬用関連低分子の合成に成功することによって、コンピュータによって増補された自身のプロセスを実証している。
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