AI+化工 人工智能正在解放化學(xué)家的雙手
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近日，香山科學(xué)會(huì )議聚焦綠色生態(tài)與化學(xué)化工，除了各種前沿化學(xué)化工技術(shù)之外，人工智能在該領(lǐng)域的應用成為被關(guān)注的新議題。
“合成化學(xué)過(guò)程中的變數太多確實(shí)給通量制備和通量反應條件篩選增加了難度。但是在大數據與人工智能時(shí)代，這樣的狀況將會(huì )大大改變。”中科院上海化學(xué)研究所副所長(cháng)馬大為在會(huì )議上介紹，人工智能有望助力合成化學(xué)研究邁上新的臺階。
“勞動(dòng)密集型”將成過(guò)去
“在合成領(lǐng)域，合成化學(xué)家在上個(gè)世紀號稱(chēng)給予足夠的學(xué)生和經(jīng)費資助，可以合成任何復雜的小分子。但是直到今天，無(wú)論是新藥開(kāi)發(fā)還是新材料發(fā)展，人們發(fā)現過(guò)程的決速步驟往往還是化合物的合成。”馬大為介紹。
馬大為解釋說(shuō)，這是因為，盡管化合物性質(zhì)的評估大部分已進(jìn)入通量篩選階段，但化學(xué)合成仍然停留在手工操作階段。
在化學(xué)合成領(lǐng)域，由于不同化學(xué)反應條件下的無(wú)窮變化，研究人員設計化學(xué)合成路線(xiàn)基本上還是依靠手工——在藥物分子合成領(lǐng)域尤其突出。這讓化學(xué)合成更像一種“勞動(dòng)密集型”工作。
但在人工智能時(shí)代，這種狀況將逐漸成為過(guò)去。基于大數據與人工智能的計算機程序在輔助研究人員進(jìn)行化學(xué)合成路線(xiàn)設計方面開(kāi)始變得越來(lái)越成熟實(shí)用。
去年4月，一個(gè)德國研究團隊在《自然》期刊發(fā)表論文稱(chēng)，他們可以憑借人工智能系統以很快的速率進(jìn)行化學(xué)合成分析，這將大大提升科研人員研發(fā)新藥和其他化合物的效率。
根據這篇論文的內容，研究人員利用人工智能系統設計一個(gè)分子的合成路線(xiàn)，只需要5秒鐘。馬大為感嘆說(shuō)，人工去設計的話(huà)，5秒鐘都來(lái)不及把分子結構看清楚，5分鐘都不一定能把分子設計出來(lái)。
南京大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院副教授李承輝了解到人工智能算法推薦分子的合成路線(xiàn)后，獲得不少啟發(fā)。他目前也在考慮如何用人工智能幫助他做化學(xué)研究。
李承輝前不久發(fā)現一種新的分子內成環(huán)反應，希望了解這種反應是否在其他分子內也存在。按照以前的研究方式，他的工作量會(huì )非常大。因為要檢測這種反應是否具有普適性，需要用不同的分子做大量的實(shí)驗才行。“如果有人工智能的幫助，可以有針對性地去做這件事。” 李承輝說(shuō)。
開(kāi)始扮演得力助手
“小通量的反應條件篩選設備已經(jīng)在一些公司和大學(xué)變成常規武器，大通量的大型反應矩陣機器人已經(jīng)誕生。”馬大為認為，這些設備的普及化有可能為將來(lái)的合成化學(xué)研究帶來(lái)巨大變化，在很大程度上解放了合成化學(xué)家的雙手，讓研究人員花更多的時(shí)間進(jìn)行數據分析和反應的頂層設計。
馬大為在接受科技日報記者采訪(fǎng)時(shí)介紹，人工智能程序用于預測普通的化學(xué)小分子合成路線(xiàn)已趨于成熟。即使一些復雜的小分子比如藥物分子，由于結構單元比較單一，合成反應并不是很多，人工智能程序可以直接輔助設計出合成路線(xiàn)。這對于初級的研究人員而言，會(huì )提供很大幫助。
“現在做藥物合成研究，假如知道一個(gè)藥物分子的結構，人工智能系統可以根據它的結構分析出很多種合成路線(xiàn)，并且推薦一個(gè)路線(xiàn)。”李承輝說(shuō)，如果是以前，這樣的研究需要非常有經(jīng)驗的化學(xué)專(zhuān)家才能實(shí)現，但是將來(lái)在人工智能的幫助下，從事無(wú)機化學(xué)的研究人員也可以做到。
而在合成結構比較復雜的目標分子時(shí)，比如需要20多個(gè)步驟才能合成出來(lái)的天然界存在的復雜分子，人工智能程序可以預測出很多條不同的路線(xiàn)。
“研究人員可能只能想出20多個(gè)合成路線(xiàn)，而這些程序可能會(huì )提供上百條可能的合成路線(xiàn)，這對于研究人員來(lái)說(shuō)非常有幫助，因為有些路線(xiàn)可能從未想過(guò)。”馬大為說(shuō)。
馬大為告訴科技日報記者，根據人工智能程序提供的預測路線(xiàn)，有經(jīng)驗的研究人員可以從中判斷出哪些路線(xiàn)是好的，哪些是有提示意義的，進(jìn)而幫助研究人員思考一些問(wèn)題。這可以為化學(xué)合成提供更多的機會(huì )。因為根據人工智能程序的提示，再加上人腦進(jìn)一步深度思考，可能會(huì )設計出更好的化學(xué)合成路線(xiàn)。
未來(lái)只需“照藥開(kāi)方”
馬大為認為，上述變化對化學(xué)合成來(lái)說(shuō)，意義非常重大。因為將來(lái)人工智能程序可能像“傻瓜機”一樣，科研人員在進(jìn)行化學(xué)合成時(shí)只需按照它的推薦“照藥開(kāi)方”。
過(guò)去，了解一個(gè)化學(xué)反應條件是否可行，是不斷試錯的過(guò)程。需要人工一個(gè)一個(gè)去測試，包含大量的重復性勞動(dòng)。如今，可以利用人工智能對化學(xué)反應數據進(jìn)行快速檢測，然后在機器上進(jìn)行通量的反應條件測試，整個(gè)系統可以做上千個(gè)反應條件的測試。換成人工，一個(gè)實(shí)驗室里每天做20個(gè)化學(xué)反應測試已經(jīng)很不錯了。
馬大為告訴科技日報記者，一些大型制藥公司已經(jīng)將人工智能用于輔助設計化學(xué)合成路線(xiàn)，成為此類(lèi)技術(shù)的用戶(hù)。除了藥物研發(fā)，新材料研發(fā)等包含化合物合成的領(lǐng)域都可利用人工智能進(jìn)行化學(xué)合成路線(xiàn)推薦。
“將來(lái)，合成以往不存在的分子像蓋房子一樣，先讓人工智能把藍圖描繪出來(lái)，研究人員只要按著(zhù)藍圖去搭建行。”馬大為說(shuō)。
李承輝也認為，人工智能在化學(xué)領(lǐng)域將大有可為。在他看來(lái)，未來(lái)化學(xué)領(lǐng)域的人工智能應用將像人工智能醫生一樣，它能夠掌握和消化海量合成方法、合成路線(xiàn)、材料結構和性能等，科研人員做化學(xué)合成研究時(shí)，它可以幫助分析和解決很多問(wèn)題。
不過(guò)總的來(lái)說(shuō)，人工智能扮演的角色仍是輔助性的。它可以將化學(xué)研究人員從繁重的手工勞動(dòng)中解放出來(lái)，并為他們的研究提供一些參考和借鑒。但其推薦的結果也需要研究人員利用專(zhuān)業(yè)知識和經(jīng)驗去判斷，哪些是真正可行的。
此外，人工智能推薦化學(xué)合成路線(xiàn)目前仍處于模型機階段。馬大為認為，化學(xué)研究人員需要不斷地為人工智能提供一些創(chuàng )新策略，推動(dòng)人工智能系統不斷優(yōu)化，后者再反過(guò)來(lái)推動(dòng)化學(xué)研究人員進(jìn)行更深入的研究。
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人工智能機器人助力快速發(fā)現新分子
早在去年，英國格拉斯哥大學(xué)的化學(xué)家們已經(jīng)討論了如何訓練一個(gè)人工智能化學(xué)合成機器人來(lái)自動(dòng)探索大量的化學(xué)反應。
這種“自我驅動(dòng)”的系統以機器學(xué)習算法為基礎，可以發(fā)現新的反應和分子，允許利用數字化學(xué)數據驅動(dòng)的方法來(lái)定位感興趣的新分子，而不是局限于一個(gè)已知的數據庫和常規的合成規則。其結果可能降低發(fā)現新的藥物分子、新化學(xué)產(chǎn)品(包括材料)、聚合物及用于高科技應用(如成像)分子的成本。
研究小組通過(guò)使用18種不同的起始化學(xué)物質(zhì)的組合來(lái)模擬大約1000種反應，展示了該系統的潛力。在探索了大約100種的可能反應后，機器人能夠以超過(guò)80%的準確率預測出哪些初始化學(xué)物質(zhì)的組合應該被探索以產(chǎn)生新的反應和分子。通過(guò)探索這些反應，他們發(fā)現了一系列以前不為人知的新分子和反應。研究人員發(fā)現了4個(gè)新反應，其中一個(gè)反應被歸入已知獨特反應的前1%。
研究者表示，這種方法是化學(xué)數字化的關(guān)鍵一步，它將允許對化學(xué)空間(chemical space)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢索，從而幫助新藥物的發(fā)現，并削減成本，節省時(shí)間，提高安全性，減少浪費，幫助化學(xué)進(jìn)入一個(gè)新的數字時(shí)代。【科技日報】
