在药物开发的错综复杂的过程中，从概念到实现的每一步都充满了挑战。从历史上看，药物分子的修改是提高其有效性和减少副作用所必需的过程，它一直是一个艰巨的挑战，通常类似于在化学干草堆中找到针头。然而，由德国LMU大学、苏黎世联邦理工学院和罗氏制药（Roche Pharma Research and Early Development ，pRED）的协作团队领导的开创性研究，开发了一种人工智能（AI）系统，可以比较准确的预测药物分子在何处可以进行化学改变，特别是通过硼化过程（process of borylation）。

药用化学的挑战

活性药物成分类似于分子拼图，其中每块或功能基团必须完美契合，以引发所需的生物反应。然而，改变这些官能团类似于在碳原子和氢原子主导的环境中移动目标，众所周知这些原子是不活跃的。激活这些框架的一种方法是硼化，其中含硼基团附着在碳原子上，为进一步的化学修饰创造了一个多功能抓手。然而，控制这种反应一直是实验室的持续挑战。

人工智能驱动的解决方案

该团队的解决方案位于人工智能和高通量实验（ high-throughput experimentation, HTE）的交叉点。在博士生David Nippa和他的同事Kenneth Atz的领导下，他们开发了一个人工智能模型，该模型根据科学文献和自动化实验室实验的丰富数据集进行了训练。该模型不仅预测了分子上硼化反应的最佳位点；它还推荐了这种转化的最佳条件。这就是它变得更加有趣的地方：当它考虑分子的三维形状时，模型的预测准确性显著提高，而不仅仅是它们的二维表示。

团队的技术执行是无可挑剔的。他们使用不同的图形神经网络（GNN）构建了一个几何深度学习平台，在二维和三维分子图上进行训练。这些GNN的任务是预测二元反应结果、反应产出（reaction yields）和主要产品的区域选择性（regioselectivity）。对该人工智能模型的性能进行了严格评估和优化，表明在预测反应产出时，平均绝对误差幅度仅为4-5%。

这项研究的与众不同之处在于它对几何深度学习的新颖使用，这是一种考虑分子空间结构的先进人工智能技术。这种方法与HTE相结合，允许在受控的小型化环境中进行快速、平行的实验，大大加快了药物开发过程。此外，FAIR（可查找性、可访问性、互操作性、可重用性）原则的集成确保了驱动这些预测的数据是稳健可靠的。

制药业发展的飞跃

这项研究的影响是深远的。该团队成功地将该平台应用于23种不同的商业药物分子，发现了结构多样化的众多可能性。这不仅加速了新药物变体的产生，还提高了化学合成过程的效率和可持续性。

实际应用和未来前景

这项研究不仅仅是理论成果，它还具有实用能力。通过识别现有药物分子中潜在的修饰位点，它为更快、更有效地开发新药物变体提供了途径。此外，研究团队为更全面地应用这项技术奠定了基础，可能包括硼化以外的更广泛的化学反应。

在一个药物开发效率和精确性比以往任何时候都更加重要的时代，这个人工智能驱动的平台代表着一个重大飞跃。这是一个很好的例子，说明技术创新，特别是人工智能的技术创新，如何改变行业并改善生活。