動口就能設計分子：Synthegy 能以日常語言規劃化學合成
合成新分子是化學界最艱難的工作之一，化學家通常得花數年才能掌握策略。瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）團隊開發全新人工智慧系統 Synthegy，化學家只需描述需求，即能引導合成路徑與反應規劃，論文發表於《Matter》期刊。
合成規劃核心難題是「逆合成分析」（retrosynthesis）：化學家從目標分子反推，找出較簡單的起始原料與可行路徑，過程必須決定原料、環狀結構形成時機、是否為敏感官能基加裝保護基等。電腦雖能掃描龐大的「化學空間」，卻往往缺乏資深化學家的判斷力。另一挑戰是「反應機構」（reaction mechanism），描述電子反應時如何逐步移動，現有工具能列出大量路徑，卻缺乏挑出合理選項的直覺。
EPFL 教授 Philippe Schwaller 領導的團隊以大型語言模型為「化學推理工具」，模型不會直接產生化學結構，而是擔任「評估者」引導既有計算系統。Synthegy 框架將傳統搜尋演算法與能解讀自然語言化學策略的 AI 結合。第一作者 Andres M. Bran 表示，過去工具仰賴繁瑣篩選與規則，介面相當不友善，Synthegy 讓化學家能直接「用說的」，更新速度更快，也能探索更複雜的合成構想。
運作方面，Synthegy 從目標分子與一句日常語言指令出發，如「請優先形成特定環狀結構」或「請避免不必要的保護基」。標準逆合成軟體先生成大量可行路徑，再轉成文字交由語言模型審視評分，解釋判斷理由，方便快速排序與篩選。反應機構則拆解為基本電子流動，語言模型評估每步驟、搜尋導向合理化學路徑，並可納入反應條件或專家假設等資訊。
團隊以雙盲實驗驗證，36 位化學家提供 368 份有效評估，與 Synthegy 結果吻合度平均達 71.2%。系統能標示多餘保護步驟、判斷反應可行性、優先推薦高效解法，且大型模型表現明顯優於小型模型。研究員強調，Synthegy 並非取代化學家，而是定位為「指引者」，協助詮釋與最佳化計算結果，可望加速新藥研發與反應設計。研究由瑞士國家催化能力研究中心（NCCR Catalysis）與 b12 Labs 共同參與。
（首圖來源：shutterstock）