11月25-26日 上海*生物医药创新者峰会
化学是一门以实验为基础的学科，在化学合成领域，由于不同反应条件下变数无穷，至今大多数研究人员设计化学合成路线还是依靠手工，化学合成更像一种“劳动密集型”工作，这在药物分子合成领域尤其突出。而当下，人工智能已经逐渐渗透我们的生活，基于大数据与人工智能的计算机程序，在辅助研究人员进行化学合成路线设计方面开始展现出巨大的潜力。
由药融圈于2021年9月29日-30日在苏州召开的“第三届中国国际生物&化学制药产业大会”有幸邀请到武汉智化科技有限公司创始人夏宁博士，就“大数据和人工智能规划合成路线——塑造化学的未来”为主题进行了分享。
“大数据和人工智能规划合成路线，最终目的是改变当前化学合成的方式。”夏宁博士如是说。
AI在新药研发中有许多应用场景，在分子设计、分子合成、老药新用、药物筛选等过程中显示出了强大的潜力。其中，在合成阶段，化学家们进行了多方面的研究，如生产率的预测、合成路线的预测、对反应机理的判断、设计合成路线等。AI在其中的主要应用之一就是模拟人的思维方式去设计一条可行的合成路线。
夏宁博士表示，化学合成是临床前研发的痛点，成本高、成功率低，化学家的合成能力非常有限、通量低，耗费了大量时间，合成分子成为了新药临床前研发的主要限速步骤。因此为了加快药物设计反馈的循环，如能将合成的速度进一步加快，则能促进整个流程的快速推进，同时提高新药开发的成功率。早在20世纪60年代末，有机合成大师E.J.Corey教授就提出逆合成理论，设计出最早的计算机辅助逆合成系统，但由于当时的条件限制，尤其是缺乏成熟的化学数据库，因此未获成功。但自那时起，科学家在这一领域的工作就从未停止，不过到目前为止，化学合成在大多数情况下还是依赖于人工的设计，逆合成路线设计长期以来仍然依赖专家经验。
半个世纪以来计算机设计合成路线曾被认为是不可能完成的任务，因为化学的规则不同于数学、物理，而仅是真实情况的粗略拟合，化学是一门实验科学决定了路线设计必然需要基于数据。但早期化学文献的数字化并未实现，而有了大量反应数据的数字化，才有可能实现智能化。AI逆合成过程需要考虑的主要难点有预测速度、反应可行性、路线多样性、立体选择性、官能团兼容性，许多复杂的流程夹杂在一起，如果单纯用数据来体现，并不容易。而近几年，机器学习、深度学习在化学合成、药物化学等领域不断取得进展，在化学合成的数字化进程中迈出关键一步。
目前，计算机辅助合成路线设计软件的算法有三种不同的策略：完全数据驱动、基于手写规则，以及数据驱动辅以化学知识。完全数据驱动的深度学习算法能够自动提取反应规则，加上深度神经网络的学习，具有自动化程度高、易更新数据的优点，但易受到化学反应数据分布不均的影响、可解释性差、算法模型较难提升；基于手写规则的专家编写规则+规则下的树搜索准确度和可解释性较好、路线可行性较高，但工作量大、人力成本高，但专家自身经验有时会限制规则，且难以利用新数据。
相比之下，数据驱动辅以化学知识的技术特点是将复杂的合成问题根据化学专业知识分解为多个相对独立的机器学习问题，对分解后的问题基于数据建立不同的模型。保留了机器学习的优势，能自动学习。同时，化学知识的引入，解决某些反应类型数据不足的问题，还可结合企业内部数据，高效利用，可解释性好，评价标准明确，能持续不断提升优化。这种AI逆合成策略在药物研发过程中，可重塑化学合成和药物研发的流程，提供新的具备可行性的合成路线，对于具有临床潜力的分子快速进行路线设计，使药物化学家可以尽快拿到分子，进行后续生物活性检测；加快绿色化学路线的开发，优化反应条件，寻找更短、更绿色、成本更低的合成路线；与AI药物设计，药物活性评价整合，生成分子库，再做虚拟筛选，加速整体制药流程；与自动化合成整合，提升实验室合成效率。
展望未来，AI逆合成技术将持续进行优化，提供更可行的新路线、为复杂分子预测路线、优化工艺合成路线；充分利用现有数据和新的真实数据，以反馈优化算法，形成数据闭环，预测更优路线。同时，与其他AI制药模块形成联动，提高新药研发的整体效率；最终希望能在AI逆合成层面达到甚至超过人类化学家的研发能力，并且以软件指导硬件，融合机器人技术，实现化学合成和药物研发的自动化、高速化、智能化。
夏博士表示：“在以前，化学常常是一个不被看好的行业，投入多，回报少。希望在未来，AI能够解放化学家的双手，化学家们能像IT工程师一样，坐在电脑前，‘画’着分子，就能得到相应的回报。到那时化学将会变得更加有价值、有未来。”
夏宁博士
武汉智化科技有限公司创始人，同济大学化学系毕业后进入法国化学排名第二的精英学校留学。法国科学院有机化学博士，导师为现法国化学会主席。IT与化学双重背景。国家优秀自费留学生奖学金获得者。曾在德国拜尔制药公司，法国巴黎欧莱雅公司的研发部门工作，2009年在法国斯特拉斯堡参与创立eNovalys公司并任CTO，2016年回国加入上海网化化工科技有限公司任产品信息总监。2018年创立武汉智化科技有限公司，自主研发了基于数据的化合物AI逆合成路线设计系统。
武汉智化科技有限公司
武汉智化科技是一家以大数据AI驱动的科技公司，致力于用人工智能和化学大数据解决新药研发临床前的化学合成问题，以提高药企新药研发的效率。武汉智化科技创始团队在化学信息学领域深耕十余年，有着丰富的研发经验，并积累了大量化学化工的专业数据，是国内从事AI赋能新药化学合成细分领域的先行者。
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