ChemAIRS研发脚步从未停息，未来可期

ChemAIRS®人工智能逆合成系统加速药物合成

ChemAIRS®作为一款领先的AI合成路线设计辅助系统，可以在短时间内对未知分子给出多条合成路线，提供给化学家不同的合成思路，从而极大地提升了路线设计效率，将会缩短先导化合物的发现与研发周期。特别是面对一些较为复杂的分子或者含有一些不太常见的骨架的分子的时候，即便是经验丰富的合成化学家，在合成这类分子时，也需要一定时间去查阅相关文献，才能给出合理路线。如果实验失败，往往还需要重新设计路线。相比之下，ChemAIRS®拥有大数据统计+远超人脑运算优势，可以弥补人经验不足，为化学家们提供切实可行的合成思路，从而极大的提升了路线设计效率，缩短了药物研发周期。

单步反应来检验ChemAIRS®的识别能力

随着ChemAIRS®的不断发展与更新，其在软件功能层面和路线预测能力都取得了较为明显的进步。在路线预测能力方面的提升主要分为：一方面是过滤路线中不可行单步反应；另一方面是提升了逆合成分子切断合理性。

这里采用了化学家提供的100个单步可行反应和100个单步不可行反应来测试ChemAIRS®单步可行性判断能力。为了能够更好的展现ChemAIRS®的提升效果，这里分别测试了3月，6月和9月发布的三个版本。测试结果显示，100个单步可行反应在3月，6月份版本和9月份版本中，通过率分别是53%，63%和66%。用100个单步不可行反应来测试时，结果显示：100个单步不可行反应在3月份，6月份和9月份版本中，被过滤比例分别是41%，49%和71%。从结果可以看出，目前ChemAIRS®的预测路线反应可行性正在不断的提升，整体而言，每一步反应的可行性提高之后势必会提升路线的可靠性。

以下展示了四个单步不可行反应案例，这些反应在9月份版本中均得到了有效识别并被成功过滤。其中反应a和b存在选择性问题，反应c为手性构型问题，反应d为亲核取代反应位点问题。这些反应都是化学家在实际设计路线中尽量选择避免的。

ChemAIRS®对未知分子路线预测

以下图这个未知分子为例，其分子结构中含有稠环和罗环结构，由于分子骨架不是很常见，如果不借助相关数据库的辅助将会很难给出合成路线，因此化学家们在设计这类分子时需要尝试多种切断的同时也需要查阅很多文献。而使用ChemAIRS®时，可以快速（通常5min内可以完成搜索）得到多条合成路线。下面截取了系统排序靠前的一条路线，从这里可以看出这个路线的每一步设计都相对合理，每一步预测路线都有相关可靠文献作为支撑，每种起始原料也都可以通过商业途径购买获得，其中3a+3b→5b和5a+5b→6b这两步可以有效的构建罗环和稠环结构，具体所参照的文献详见MedChemComm; vol. 5; 7; (2014); p. 973–983和Bioorganic and Medicinal Chemistry Letters; vol. 18; 19; (2008); p. 5259–526

对于这个未知分子，将它交给经验丰富的化学家来设计时，通过检索文献，历时1个小时，也能够成功设计出来这个路线。通过对比ChemAIRS®设计结果发现两者整体思路相差不大，因此可以看出AI是具备人设计路线的能力。