ChemAIRS：不仅仅是逆合成，更是分子合成的全流程解决方案

在化学合成领域，突破传统试错模式、实现 AI 智能化合成路径规划，寻找高效、可行的合成路线已成为全球科研机构与制药企业的核心诉求。ChemAIRS 作为新一代 AI 化学合成平台，通过六大核心创新模块构建了从虚拟分子设计到分子合成工艺路线优化的全流程解决方案，开创性地实现了分子虚拟筛选、分子逆合成设计与工艺优化，为药物研发与材料创新提供革命性工具。

一、正向合成：虚拟分子库的高效生成

ChemAIRS 突破传统正向合成思维局限，采用双引擎驱动策略：基于分子骨架的正向合成，可在保持核心分子砌块的前提下进行多维结构衍化；基于逆向合成路线生成分子库，可以更改起始材料和其他参数来控制库的生成。确保所有生成的分子都可以被合成，还能通过多种筛选机制，对其反应性、不稳定性、毒性、致癌性和诱变性进行筛选，生成的分子还会被筛选以确定保护基团和功能基团。同时，也支持导入内部的分子砌块数据，提高分子生成结果的多样性和丰富性，为新药研发和化学创新铺设坚实的基石。

二、SA Score：分子可合成性的精准评估

面对浩如烟海的虚拟分子库，如何筛选出最具合成价值的分子？SA Score 可合成性评估给出了智慧答案。该模块从分子可合成性角度出发，综合考量总步数、合成成本等多维度因素，对分子进行高效筛选。与人工评估相比，SA Score 评估能力更优异，评估运算速度更快，还能结合内部数据参与运算，为后续的合成路线设计提供有力支持。通过 SA Score 的精准评估，确保进入合成阶段的分子都具有实际的合成价值，从而避免不必要的资源浪费。

三、逆合成：神经网络助力合成路线的智能设计

经过 SA Score 的筛选，目标分子浮出水面，此时逆合成模块便开始发挥作用。该模块基于深度学习算法，收录超过六千万条化学反应数据。它能迅速为目标分子设计多条合成路线，充分考虑官能团兼容性、区域选择性、立体异构等因素，为化学家提供多样化的实用性路线。

通过逆合成法设计合成路线时，切断位点的选择是决定路线优劣的关键。ChemAIRS 逆合成模块可提供多种切断方式，还能为创新药研发和仿制药的专利路线规避提供最优路线。通过一键开启深度学习神经算法，不仅能提供更多合成策略，提升整体可行性，还能让路线评分排序更加合理。推荐的路线单步可行性高达 96%，前三条路线可行性平均占比提高至 86%。

四、条件搜索：优化合成反应条件

设计出合成路线后，选择合适的反应条件至关重要。条件搜索模块能帮助用户快速判断反应的可行性与风险性，并精准推荐最合适的反应条件。

• 文献条件筛选：AI 智能算法可识别反应类型，推荐相关的参考文献，并可按相似度、产率等维度进行排序，同时考虑风险官能团和副反应位点对条件过滤。
  
  
• 经验条件筛选：用户经验提醒，数字化经验赋能。
  
  

基于量子化学的反应位点预测算法，更能准确地识别和控制反应位点，提高反应成功率。此外，考虑到后续工艺放大需求，条件搜索模块还能优先推荐工艺放大条件，加速工艺开发与优化进程。

五、工艺模式：降低成本，激发创新灵感

在工艺化学领域，工艺模式模块为化学家们带来了福音。它无缝对接网化商城，可以实时查询工艺原料和试剂的价格信息，支持一键询价，让原料价格变得更加透明。同时，该模块基于逆合成算法，运用回溯的搜索模式，探索更广阔的化学空间，给出更多且步数更短的合成路线，有效降低成本，激发更多创新灵感。通过精细化管理每一步的物料成本，生成直观的成本分析图，有效控制工艺路线成本，为化学家们提供了更具经济效益的合成方案。

六、杂质预测：精准预测，提升工艺质量

最后，杂质预测模块能够在5-10分钟准确地预测化学反应中可能生成的各类杂质，包括反应副产物、反应降解物以及试剂代谢物等，并提供相关文献参考，方便用户进行筛选和判断。依赖于前期预先对反应的分类及关联，采用与主反应相关联的反应模板，再依据关联的反应模板，预测出相应的反应杂质。结合LCMS，杂质预测准确率86.1%，TOP3的杂质预测准确率为78.8%这一模块不仅适用于API原料药、仿制药和创新药领域，还广泛应用于精细化工、农药、材料化工等多个领域，为提升工艺质量提供有力保障。

ChemAIRS 以其六大核心模块，快速为化学家们提供策略多样的合成路线。