來源 藥明康德AI

近日，來自格拉斯哥大學(xué)（University of Glasgow）的研究人員完成了一項(xiàng)新研究：他們訓(xùn)練出了一個人工智能驅(qū)動的有機(jī)化學(xué)合成機(jī)器人，從而使探索大量化學(xué)反應(yīng)的過程實(shí)現(xiàn)自動化。這項(xiàng)研究發(fā)表在了《自然》上，研究人員稱，這項(xiàng)研究能夠變革分子的發(fā)現(xiàn)方式。

說到有機(jī)化學(xué)合成機(jī)器人，你可能會想象有一個人形機(jī)器人在實(shí)驗(yàn)室里走來走去，或者是一條機(jī)械手臂拿著五顏六色的試管在做各種試驗(yàn)。然而，此次格拉斯哥大學(xué)研究人員開發(fā)的機(jī)器人卻和你想象的大相徑庭：這套機(jī)器人系統(tǒng)包含一系列泵和反應(yīng)器，并與質(zhì)譜儀、核磁共振光譜儀及看紅外光譜儀等儀器連接到一起。

▲機(jī)器人系統(tǒng)的外觀示意圖（圖片來源：《自然》）

這些泵中都裝有需要進(jìn)行混合的化學(xué)樣品，然后將溶液放入反應(yīng)器燒瓶中，并導(dǎo)入不同類型的光譜儀進(jìn)行分析。機(jī)器人系統(tǒng)將會對不同光譜儀的信息進(jìn)行研究，從而判斷在這過程中是否出現(xiàn)了化學(xué)反應(yīng)，若未出現(xiàn)任何反應(yīng)則給出0分，反之則給出1分。這個過程聽上去貌似很簡單，但是在其背后有著強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為支撐，并使用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法來對分子進(jìn)行定位，而并未局限于已知的數(shù)據(jù)庫和有機(jī)合成的常用規(guī)則。

該團(tuán)隊(duì)使用這個機(jī)器人系統(tǒng)，對18種不同的起始化學(xué)物質(zhì)組合而成的約1000個反應(yīng)進(jìn)行了搜索，從而展示了該系統(tǒng)的潛力。令人驚訝的是，僅在探索了大約100種可能的化學(xué)反應(yīng)之后，機(jī)器人系統(tǒng)就能以超過80%的準(zhǔn)確度來預(yù)測應(yīng)該搜索哪些起始化學(xué)物質(zhì)的組合，從而產(chǎn)生新的反應(yīng)和分子。

▲該研究中使用的算法示意圖（圖片來源：《自然》）

通過對這些化學(xué)物質(zhì)組合進(jìn)行搜索，機(jī)器人系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了一系列從前未知的新分子和新化學(xué)反應(yīng)，甚至其中的一個新化學(xué)反應(yīng)是目前最獨(dú)特反應(yīng)中的前1%。同時，該系統(tǒng)可以同時進(jìn)行6次實(shí)驗(yàn)，其一天之內(nèi)可以完成的實(shí)驗(yàn)總數(shù)高達(dá)36次，和人類一天只能進(jìn)行3-4項(xiàng)實(shí)驗(yàn)相比，該系統(tǒng)在數(shù)量上的表現(xiàn)也令人印象深刻。

該研究的負(fù)責(zé)人，格拉斯哥大學(xué)化學(xué)系的Lee Cronin教授表示：“通過這項(xiàng)研究，我們可以對化學(xué)物質(zhì)和反應(yīng)進(jìn)行實(shí)時搜索，從而發(fā)現(xiàn)具有寶貴應(yīng)用價值的新分子和新藥物。同時，這項(xiàng)研究可以削減藥物發(fā)現(xiàn)的成本和時間，并且大幅提高安全性。我們的這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)，預(yù)示著化學(xué)研究已經(jīng)進(jìn)入了新的數(shù)字時代。”

參考資料：

[1] Robot chemist discovers new molecules and reactions

[2] Robot chemist could revolutionise study of new molecules through machine learning

[3] Boffins mix AI and chemicals to create super-fast lab assistant

[4] Controlling an organic synthesis robot with machine learning to search for new reactivity