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06-17
马辉成员“智能技术”开发的ChemAIRS逆合成系统近日完成内部评价。
从路线设计速度来看，是可行的。
从稳定性和多样性的评价结果??可以看出，ChemAIRS目前的路线设计能力与拥有10年合成经验的化学家非常接近。
同时，该算法还可以给化学家2-6种不同的合成策略作为参考，为寻找更好、更经济的路线提供设计思路，解决困难目标分子的合成问题。
目前，AI已广泛应用于新药研发的多个细分领域，如靶点筛选、分子设计、活性预测等。
早在50年前，在药物分子合成领域，诺贝尔奖获得者E.J.Corey开始尝试利用计算机技术辅助设计逆合成路线。
但由于当时软硬件条件的限制，并未得到广泛应用。
近年来，多种AI辅助逆合成产品被开发出来并逐渐应用于医药领域。
但到目前为止，还没有公开的测试报告将人工智能的路线规划能力与经验丰富的人类化学家的路线规划能力进行比较。
近日，智华科技研发的ChemAIRS逆合成系统与上海铼生物科技公司的化学家进行了人机对比评价。
从合成难度、合成思路、合成步骤数、路线合理性等角度对结果进行综合评价。
ChemAIRS合成路线设计和人工合成设计案例综合分析。
人机评价显示，本次评价选择了22个有机分子（不包括手性）。
分子合成的难度接近药物化学家在实际工作中遇到的分子复杂性。
路线合成的总步骤数为8至14步。
手动路线设计由16位平均具有10年合成经验的化学家完成，设计过程可以使用其他查询工具和参考资料。
同时，ChemAIRS还为这22个分子设计了批次路线，并从每个分子的路线结果中选择2条路线进行评估和评分。
评分规则参考合成思路的合理性、合成步骤的数量、路线反应的可行性等指标。
评分时，将化学家设计的路线与机器路线混淆，以保证比分的公平性。
合成路线设计速度对比 根据合成路线设计速度评估结果，化学家设计合成路线的时间不到2小时，平均时间约为1.5小时。
AI计算路线的平均总时间为8.7分钟。
第一条找到的路线平均时间为2分钟，AI会给出多条路线，并能够根据合成路线的难度和总步数进行排序。
AI算法的路线设计速度接近化学家的10倍。
合成路线可行性打分比较：6位化学家资深评委对22种分子的化学家/AI合成路线进行评分。
可行路线应在6点以上，最多10点。
化学家评分与AI评分对比显示，在10个案例中，AI路线的评分与化学家评分较为接近（相差0.5分以内）。
在 7 种情况下，化学家的平均得分较高，在 5 种情况下，人工智能设计的路线平均得分较高。
总体而言，在 68% 的情况下，人工智能的表现与化学家同等或更好。
合成路线多样性对比测试团队还统计了AI路线不同合成策略的数量。
化学家很难设计出不同策略的合成路线。
但在实际工作中，经常会出现因某个关键步骤失败而需要改变合成策略的情况。
在本次评估中，AI在几分钟内提供了5-20条路线。
从下图可以看到，在这些路线中，每个分子平均可以有2-6种不同的合成策略，包括不同的关键步骤和关键中间体，帮助化学家快速找到成功率更高、最经济的方法起始原料容易获得。
测试团队从22个测试分子中选择了3个分子作为演示，以验证AI算法合成路线的可行性与化学家的相似甚至更好。
以TM1为例，在构建咪唑环的反应中，化学家在第六步中首先使用原甲酸三乙酯构建咪唑环，然后依次对咪唑环进行碘化和偶联。
AI合成路线中，第五步使用芳香醛和二氨基底物，一步直接构建芳基取代的咪唑环。
AI路线的合成步骤更短、更高效。
在TM2的合成中，两条路线都有构建咪唑环的关键步骤。
在化学家的路线中，第二步和第三步实现了咪唑环的构建以及随后的溴化。
相比之下，AI合成路线在第二步中使用了更短、更高效的方法，一步实现了碘替代。
咪唑环的构建。
此外，除了关键中间体的合成顺序不同外，两条路线的可行性和策略都比较一致。
在TM3中，需要构建一个七元氧环。
化学家首先通过傅克反应和随后的官能团转化获得了七元氧环。
然而，弗里德-克来福特反应的第二步可能存在位点选择性问题，这势必会影响后续的分离和鉴定； AI合成路线中，二醇化合物的合成在第四步完成，七元氧环的构建在第五步通过Mitsunobo反应完成，没有选择没有其他合成步骤中的可行性问题。
AI路线得分优于人工合成路线。
人机评估结论从路线设计速度、可行性和多样性的评估结果可以看出，ChemAIRS目前的路线设计能力非常接近具有10年综合经验的化学家，而设计速度和策略多样性超过了化学家。
与经验丰富的化学家相比，将航线设计速度提高了约10倍，在68%的情况下可以更快地设计出类似或更好的航线，并提高了23%航线的质量。
同时，该算法还可以给化学家2-6种不同的合成策略作为参考，为寻找更好、更经济的路线提供设计思路，解决困难目标分子的合成问题。
以ChemAIRS为代表的逆合成系统无法取代化学家。
特别是对于一些比较新颖的结构，人工智能还无法取代化学家的创新思维。
但它是化学家设计道路上增强人类智能的重要工具，就像汽车让人们跑得更快一样。
相信借助此类工具，化学家一定能更高效、更轻松地设计出更好、更经济、更环保的合成路线。
注：由于本次内部评价的分子数量有限，结果不具有统计学意义。
我们期待未来在该领域进行更深入、更全面的测试研究。
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