Предложенная учёными технология основана на анализе молекулярных структур и их способности вступать в реакцию циклоприсоединения — процесс образования циклических молекул, служащих основой для синтеза антибиотиков и других фармацевтических препаратов. Используя эту систему, разработчики проанализировали набор данных о свойствах и строении 134 тыс. молекул. Это позволило им сгенерировать более 31 тыс. возможных реакций циклоприсоединения с участием анализируемых веществ.
После этого за несколько часов ИИ отобрал 200 наиболее реалистичных реакций, которые не требуют дорогих и редких реактивов, а также протекают в обычных условиях. Часть из них была успешно проверена на практике. При этом некоторые из полученных молекул в будущем могут использоваться для разработки новых лекарств от рака.
Заведующий лабораторией металлокомплексных и наноразмерных катализаторов Института органической химии РАН Валентин Анаников отметил, что технологии машинного обучения и искусственного интеллекта постепенно становятся незаменимыми помощниками химиков:
Цифровой помощник берёт на себя тяжелую и объёмную работу по первичному анализу, а человек принимает творческие решения на уже проработанном пространстве данных. Наше исследование демонстрирует, что даже без дорогостоящих роботизированных лабораторий можно существенно ускорить открытие новых реакций, опираясь на доступные вычислительные инструменты и экспертный опыт.
▶️ Безусловно, ИИ в химии имеет свои достоинства, помогая сократить время на разработку. Главное, чтобы «экспертный опыт» не подводил, а то решений ИИ предлагает много, а вот какие из них действительно работают, уже предстоит определять человеку.
🧪 Химпром