Czy wystarczy nacisnąć przycisk, aby w kilka chwil z łatwo dostępnych składników wyprodukować któryś z tysięcy organicznych związków chemicznych i tworzyć w ten sposób np. nowe leki? Wkrótce może okazać się to możliwe! Taką szansę daje współpraca, w której bierze udział sztuczna inteligencja stworzona przez Polaków i specjalistyczne roboty przeprowadzające reakcje chemiczne.
W magazynie Science ukazał się artykuł, w którym zespoły profesora Marty’ego Burke’a i profesora Bartosza Grzybowskiego opisują, w jaki jeszcze sposób lepiej zautomatyzować syntezę ważnej grupy reakcji chemicznych. Chodzi konkretnie o reakcje Suzukiego (Nagroda Nobla 2010), w których dochodzi do powstania wiązań typu węgiel-węgiel. Stosowane są one do rozbudowy łańcucha węglowego, tworzącego oś cząsteczek w związkach organicznych. Profesor Grzybowski tłumaczy, że „ten typ reakcji pozwala na łączenie bloczków ze związków chemicznych tak łatwo, jak łączenie klocków lego. To teraz podstawa chemii medycznej. Z obecnie znanych bloczków jesteśmy w stanie złożyć większość znanych leków przeciwnowotworowych”.
Sztuczna inteligencja już teraz pozwala znacznie zwiększyć nasze możliwości, w tym także w zakresie medycyny. O jednym ze sposobów pisaliśmy w tekście „Sztuczna inteligencja spowolni wzrastanie oporności na antybiotyki”.
Bez AI to długi i trudny proces
Zespoły zidentyfikowały ogólne warunki, w których przeprowadzić można takie reakcje Suzukiego. Profesor Marty Burke z Uniwersytetu Illinois skomentował badanie mówiąc, że „praca ta jest ekscytującym krokiem w kierunku świata, w którym każdy może tworzyć cząsteczki”.
Już jakiś czas temu jego zespół opracował roboty, które z dostępnych chemicznych bloczków budują z góry zadane związki. Przeprowadzają one reakcje chemiczne i tworzą nawet skomplikowane związki organiczne (których podstawą są łańcuchy czy pierścienie węglowe). Roboty te jednak miały wciąż daleko do autonomiczności. Każda nowa reakcja wymagała najpierw wskazania wymaganych danych przez człowieka. Operator musiał wyznaczyć, w jakich warunkach reakcja powinna zachodzić, czyli np. jaka jest potrzebna temperatura, jakich dostarczyć katalizatorów i w jakim rozpuszczalniku powinna przebiegać reakcja. Później trzeba było zapewnić maszynie dokładnie takie warunki. Zajmowało to dużo czasu i utrudniało proces.
Dlatego naukowcy postanowili poszukać jednego uniwersalnego zestawu warunków, w których można przeprowadzać jak największą gamę reakcji Suzukiego. Celem było to, by w jednakowych, jak najlepiej dobranych warunkach, można było produkować bardzo różne związki chemiczne lub przeprowadzać wielostopniowe reakcje, nie zmieniając warunków reakcji. Profesor Burke skomentował, że „ogólne warunki reakcji są kluczowe dla automatyzacji chemii. A to z kolei jest ważne w demokratyzowaniu innowacji molekularnych”.
Sztuczna inteligencja współpracuje z robotami
Jest to jednak bardzo trudne zadanie. Profesor Bartosz Grzybowski (z Allchemy Inc., z Instytutu Chemii Organicznej PAN oraz Uniwersytetu UNIST w Korei Płd.) przypomniał, że ogólne warunki reakcji na razie są znane dla trzech klas reakcji: syntezy peptydów, kwasów nukleinowych oraz polisacharydów. Dzięki tej wiedzy o ogólnych warunkach chemicy mogą zaprojektować całe fragmenty DNA czy białek – nawet takich, które nie istnieją w przyrodzie. Następnie maszyny mogą sprawnie wyprodukować te związki (za te pomysły przyznano dwa Noble).
Teraz analogiczna sytuacja powstaje dla reakcji Suzukiego. Profesor Grzybowski opisuje, że „na Uniwersytecie Illinois powstało już laboratorium, gdzie studenci wymyślają, jaki związek organiczny chcą uzyskać, naciskają guzik, a następnego dnia dostają fiolkę z substancją, którą chcieli uzyskać – bo robot pospinał dostępne chemiczne bloczki w pożądane przez nich związki”. Naukowiec dodaje, że dzięki temu rozwiązaniu praca nad syntezą chemiczną nowych związków skraca się z tygodni czy miesięcy do zaledwie godzin.
Profesor Grzybowski tłumaczy, że było to możliwe dzięki wykorzystaniu „modułu zaprojektowanej przez mój zespół sztucznej inteligencji – Allchemy, która przewiduje warunki reakcji – tzn. proponuje, jak dobrać katalizatory czy rozpuszczalnik, aby wyprodukować z danych substratów jakiś produkt”.
Wcześniej trzeba było przetestować bardzo różne układy warunków reakcji i znaleźć te najlepsze. Sztuczna inteligencja wskazywała więc robotom, jakie reakcje mają przeprowadzać oraz w jakich warunkach. Roboty wykonywały jej zalecenia i dawały informację zwrotną – jak przebiegła reakcja. W ten sposób, w tzw. pętli zamkniętej, sztuczna inteligencja zbudowała bazę wiedzy konieczną do tego, by w kolejnych krokach wskazywać robotom drogę do jak najlepszego układu warunków.
Sztuczna inteligencja osiąga znacznie lepsze wyniki
Roboty wykonały ponad 500 takich reakcji. Dzięki temu sztuczna inteligencja nauczyła się, jakie warunki reakcji są korzystne dla bardzo zróżnicowanych układów. I podczas gdy wydajność reakcji chemicznych wymyślonych przez najlepszych specjalistów wynosiła 25%, o tyle sztuczna inteligencja do spółki z robotami osiągnęła wydajność ponad 50%. Profesor Grzybowski powiedział, że jednym z celów projektu jest stworzenie robotów, które wyprodukują na żądanie różne związki, np. leki przeciwnowotworowe.
Z kolei profesor Burke podsumował badania mówiąc, że „sterowany przez sztuczną inteligencję proces pętli zamkniętej, za pomocą którego dokonano tego odkrycia, można teraz zastosować do rozwiązywania wielu innych trudnych problemów. Połączenie tego podejścia z podejściem zautomatyzowanej syntezy modułowej może w znacznym stopniu umożliwić odkrywanie nowych funkcji cząsteczek – i to zarówno przez specjalistów, jak i niespecjalistów”.
Podobne projekty, mające na celu zaangażowanie sztucznej inteligencji w rozwój medycyny, wciąż są rozwijane na całym świecie. O jednym z ciekawych przykładów pisaliśmy już w tekście „Chirurgia mózgu – sztuczna inteligencja uczy lepiej od ludzkich ekspertów”.
Źródło: Nauka w Polsce PAP