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在AI的指导下 机器人平台可自动化分子制造

在人工智能和机器人平台的支持下,麻省理工学院研究人员开发的系统向自动化生产可用于医学,太阳能和聚合物化学的小分子迈进了一步。

据该研究共同领导人Klavs F. 所述,该系统在8月8日出版的“ 科学”杂志中有所描述,它可以让替补化学家摆脱各种常规和耗时的任务,并可能提出如何制造新分子化合物的可能性。 Jensen,Warren K. Lewis化学工程教授,Timothy F. Jamison,Robert R. Taylor化学教授和麻省理工学院副教务长。

Jensen说,这项技术“有望帮助人们减少分子构建的所有繁琐部分”,包括查找潜在的反应途径,并在每次生产新分子时构建分子装配线的组件。

“作为化学家,它可能会给你以前没想过的新反应的灵感,”他补充道。

从灵感到配方再到成品

新系统结合了三个主要步骤。首先,由人工智能指导的软件提出了合成分子的途径,然后专家化学家审查这条路线并将其细化为化学“配方”,最后将配方发送到机器人平台,自动组装硬件并执行反应构建分子。

Coley和他的同事已经工作了三年多,开发了开源软件套件,该套件建议并优先考虑可能的合成路线。该软件的核心是几种神经网络模型,研究人员对Reaxys和美国专利商标局数据库中数百万先前发表的化学反应进行了培训。该软件使用这些数据来确定它认为适合构建新化合物的反应转化和条件。

“这有助于对使用何种中间体和起始材料做出高层次的决策,然后对你可能想要使用的条件以及这些反应是否成功进行更详细的分析,”Coley说。

“该软件设计背后的主要动机之一是,它不仅仅为您提供我们所知道的分子或我们所知道的反应的建议,”他指出。“它可以推广到从未制造过的新分子。”

然后,化学家审查软件产生的建议合成路线,以建立更完整的目标分子配方。化学家有时需要进行实验室实验或修改试剂浓度和反应温度等变化。

新系统结合了三个主要步骤。首先,由人工智能指导的软件提出了合成分子的途径,然后专家化学家审查这条路线并将其细化为化学“配方”,最后将配方发送到机器人平台,自动组装硬件并执行反应构建分子。

“他们从人工智能中获取一些灵感并将其转换为可执行的配方文件,主要是因为目前的化学文献没有足够的信息直接从灵感转移到自动化系统上执行,”贾米森说。

然后将最终配方加载到平台上,其中机器人臂将模块化反应器,分离器和其他处理单元组装成连续流动路径,连接引入分子成分的泵和管线。

“您加载配方 - 这就是控制机器人平台的方法 - 您加载试剂,然后按下去,这样就可以生成感兴趣的分子,”Thomas说。“然后当它完成时,它会冲洗系统,你可以加载下一组试剂和配方,然后让它运行。”

与研究人员去年提出的连续流动系统不同,该系统必须在每次合成后手动配置,新系统完全由机器人平台配置。

“这使我们能够对一个接一个的分子进行测序,并在系统上自动生成分子库,”Jensen说。

该平台的设计大小约为2立方米 - 略小于标准化学通风橱 - 类似于电话交换机和操作员系统,可在平台上的模块之间移动连接。

“机器人手臂使我们能够操纵流体路径,这减少了工艺模块的数量和系统的流体复杂性,并且通过降低流体复杂性,我们可以增加分子的复杂性,”Thomas说。“这使我们能够添加额外的反应步骤,并扩大可在相对较小的占地面积内完成的反应集。”

研究人员通过创建15种不同合成复杂度的不同药用小分子来测试整个系统,最简单的创作过程需要两个小时,制造多种化合物需要大约68小时。

该团队合成了多种化合物:阿司匹林和抗生素secnidazole背靠背过程; 止痛药利多卡因和抗焦虑药物地西泮在背靠背过程中使用常用的试剂原料; 血液稀释剂华法林和帕金森病药物safinamide,以显示该软件如何设计具有相似分子成分但不同的三维结构的化合物; 和一系列五种ACE抑制剂药物和一系列四种非甾体类抗炎药。

“我对化学的多样性和不同化学反应的种类感到特别自豪,”贾米森说,他说该系统处理了大约30种不同的反应,而之前的连续流系统中有大约12种不同的反应。

“我们真的试图缩小这些程序产生的想法与实际运行合成所需的差距,”Coley说。“我们希望下一代系统能够进一步增加科学家将精力集中在创造力和设计上的时间和精力。”

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