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ケムステニュース

CASがSciFinder-nの新しい予測逆合成機能を発表

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 CAS announced the launch of a breakthrough retrosynthetic capability in SciFindern. This computer-aided synthetic design (CASD) solution utilizes AI technology, powered by CAS’s unmatched collection of scientist-curated reaction content and leverages John Wiley and Sons, Inc.’s award-winning ChemPlanner technology to now identify predicted retrosynthetic routes for both known and novel compounds.  (引用:PR Newswire 1月13日)

化学分野において論文検索で有名なSciFinderですが、知りたいのことが書いてある論文を探すだけでなく、その論文中で論ぜられている化合物や反応、測定データなどもSciFinderから直接アウトプットされるようになっています。2019年の7月には、SciFindernに新機能Retrosynthesis Plannerが追加され、目的の化合物を合成するために最適な反応を自動的に検索し、一つ一つ論文を調べることなく合成ルートを組むことができるようになりました。そして今月の発表で、報告されていない反応についても、AIが適切な反応を自動的に選択しその予想収率示すことができるようになりました。Retrosynthesis Plannerについてケムステニュースにて取り上げた際には、新規の化合物に対しても合成ルートを提案できるようになればより便利になると主張していましたが、まさにそれが実装されたようです。

実際の画面を見てみると、赤色の矢印は報告例がある反応で、緑色が今回実装されたAIによって予測された反応です。反応の予測については、ONとOFFのボタンがあるように表示しないこともできるようです。

他の新機能として各反応についても、収率が高い反応、信頼性が高い報告のある反応、原料の入手性が高い反応など、自分の目的に応じた反応を選択できるようになりました。さらにルート構築においても最初のステップで反応によって構築したい結合か原料の時点ですでに存在する結合の選択、ステップ数、予測反応の傾向を設定することができるようになりました。

この新機能は、研究におけるいろいろな場面で活躍すると考えられます。例えば、反応の研究を行っていると様々な官能基を持つ出発物質を使って新規反応の収率の表を作成し傾向を調べることをよく行いますが、原料が購入できないと自分で合成することになります。案外目的の出発物質が合成できず、本流でないところで研究がストップすることがあります。報告されていない=反応しないというわけではなく、誰もやったことがないから報告されていないこともあり、報告例に固執して高い原料をわざわざ取り寄せるよりも、報告例はないけれどもラボにある原料で簡単に合成できる可能性もあります。そんな可能性を考慮する余地をこの新機能が与えてくれるのではないでしょうか。極論を言えば、全合成という研究はこの新機能があれば、AIが示された合成をただ人間が手を動かして合成する研究となってしまいます。しかし、分子が大きくなってくれば、AIの予測も外れることがあるわけであり、人間 VS AIの合成ルート考案対決を行う中でAI側の傾向を修正し、よりよい反応を提案できるようになるのが新しい全合成研究の課題だと個人的には思います。また、ビジネスの話は置いておいて、予想された反応を実際に実験してみた結果をフィードバックできる機能がSciFinder内にあれば、よりこのAIは信頼性が増すのではないでしょうか。AIにおいては、過去のデータを使って構築されたモデルを、実測の結果をあてはめ修正していくことがより良いモデル得るために必要なことです。論文は日々発表され、報告反応は増えていますが、SciFinderが予測した反応収率を修正するには、その反応そのものを検証することが最適だと思います。

AI技術の進歩によってもたらされた新機能は、化学研究を加速させるだけでなく、新たな研究の課題を作り出したようです。

【追記】

Retrosynthesis Plannerに Feedback 機能が追加されました。これによりサービス全体へのフィードバックを直接CASに送信できます。CASとしても、この新しい機能について様々な意見を聞き、機能をより便利にしたいようです。

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ただの会社員です。某企業で化学製品の商品開発に携わっています。社内でのデータサイエンスの普及とDX促進が個人的な野望です。

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