Машинное обучение широко используется в химических науках для разработки лекарств и других процессов.
Модели, которые проспективно проверяются на предмет новых результатов реакции и используются для улучшения понимания людьми, чтобы интерпретировать решения о химической реактивности, принимаемые такими моделями, чрезвычайно ограничены.
Новаторы из Purdue University представили блок-схемы химической реактивности, чтобы помочь химикам интерпретировать результаты реакций с использованием статистически надежных моделей машинного обучения, обученных небольшому количеству реакций. Работа опубликована в Organic Letters.
«Разработка новых и быстрых реакций имеет важное значение для создания химической библиотеки при открытии лекарств», - сказал Горав Чопра, доцент кафедры аналитической и физической химии в Колледже наук Purdue.
«Мы разработали новую, быструю и однокомпонентную реакцию (MCR) N-сульфонилиминов, которая использовалась в качестве репрезентативного случая для генерации обучающих данных для моделей машинного обучения, прогнозирования результатов реакции и тестирования новых реакций вслепую.
«Мы ожидаем, что эта работа проложит путь к изменению нынешней парадигмы за счет разработки точных, понятных человеку моделей машинного обучения для интерпретации результатов реакций, которые повысят творческий потенциал и эффективность людей-химиков в открытии новых химических реакций и улучшении трубопроводов органической и технологической химии. ”
Чопра сказал, что интерпретируемый человеком подход машинного обучения команды Purdue, представленный в виде блок-схем химической реактивности, может быть расширен для изучения реакционной способности любого MCR или любой химической реакции. Для этого не требуется крупномасштабная робототехника, поскольку эти методы могут использоваться химиками при проведении скрининга реакций в своих лабораториях.
«Мы представляем первый отчет о структуре, объединяющей быстрые синтетические химические эксперименты и квантово-химические расчеты для понимания механизма реакции и интерпретируемые человеком статистически надежные модели машинного обучения для определения химических закономерностей для прогнозирования и экспериментального тестирования гетерогенной реакционной способности N-сульфонилиминов»,
- заявил Чопра.
Эта работа совпадает с другими инновациями и исследованиями лабораторий Чопры, члены команды которой работают с Управлением коммерциализации технологий Purdue Research Foundation, чтобы запатентовать многочисленные технологии.
«Беспрецедентное использование модели машинного обучения для создания блок-схем химической реактивности помогло нам понять реакционную способность традиционно используемых различных N-сульфонилиминов в MCR», - сказал Крупал Джетхава, научный сотрудник лаборатории Чопры, соавтор работы. «Мы считаем, что совместная работа с химиками-органиками и компьютерными химиками откроет новые возможности для решения сложных проблем химической реактивности для других реакций в будущем».
Чопра сказал, что исследователи Purdue надеются, что их работа проложит путь к тому, чтобы стать одним из многих примеров, которые продемонстрируют силу машинного обучения для разработки новой синтетической методологии для разработки лекарств и не только в будущем.
«В этой работе мы стремились сделать так, чтобы наша модель машинного обучения была легко понятна химикам, не очень разбирающимся в этой области», - сказал Джонатан Файн, бывший аспирант Purdue, соавтор работы. «Мы считаем, что эти модели могут использоваться не только для прогнозирования реакций, но и для лучшего понимания того, когда данная реакция произойдет. Чтобы продемонстрировать это, мы использовали нашу модель, чтобы направить дополнительные субстраты, чтобы проверить, произойдет ли реакция ».
Об университете Purdue
Purdue University - ведущее государственное исследовательское учреждение, разрабатывающее практические решения самых сложных современных задач. Purdue, занявший 5-е место в рейтинге самых инновационных университетов США по версии US News & World Report, проводит исследования, меняющие мир, и открытия, не связанные с этим миром. Purdue стремится к практическому и онлайн-обучению в реальном мире. Он предлагает трансформирующее образование для всех. Стремясь обеспечить доступность и доступность, Purdue заморозила стоимость обучения и большую часть платы на уровне 2012-2013 годов, что позволило большему количеству студентов, чем когда-либо, получить высшее образование без долгов.
