Goedgetrainde neurale netwerken kunnen nu organische syntheseroutes bedenken die zo goed zijn dat zelfs een doorgewinterde syntheticus het verschil niet meer ziet met het klassieke handwerk. Dat claimen Duitse onderzoekers deze week in Nature.

De Nature-redactie plaatste er een commentaar bij van Derek Lowe, dankzij zijn blogs en columns misschien wel ’s werelds bekendste organicus. Wat hem betreft begint het er inderdaad op te lijken dat synthetisch chemici een deel van hun traditionele rol gaan kwijtraken. ‘The idea that intellectual tasks can be categorized as automatable grunt work will probably be insulting to many chemists.’

In Chemistry World doet hij er nog een schepje bovenop en suggereert dat organische chemie toch al zó veel publicaties genereert dat geen sterveling ze allemaal nog kan bijhouden. Computers kunnen het wel, mede omdat ze gewoon doorwerken wanneer er wéér een stapel tijdschriften op de deurmat ploft in plaats dat ze van ellende naar de kroeg vluchten.

De computer assisted synthesis planning (CASP), die Marwin Segler, Mike Preuss en Mark Waller nu in Nature presenteren, is een systeem dat al die literatuursyntheses niet alleen opslaat maar ze ook efficiënter dan ooit kan terugvinden. Het combineert Monte Carlo-zoektechnieken met drie neurale netwerken die getraind zijn om de beste mogelijkheden er uit te vissen.

Net als de meeste menselijke organici werkt het met retrosynthese: vanuit het molecuul dat je wilt maken, redeneer je terug naar de geschikte bouwstenen. Maar anders dan die mensen doet het over verreweg de meeste moleculen slechts een paar seconden.

En het opvallendste is dat de Duitsers voor het eerst een dubbelblinde test hebben gedaan. Ze legden 45 collega-organici telkens twee syntheseroutes voor hetzelfde molecuul voor, waarvan er een uit de literatuur kwam en de andere met CASP was gegenereerd. Er stond niet bij wat wat was. Tot hun eigen verrassing werd de computerroute in iets meer dan de helft van de gevallen beoordeeld als superieur.

Volgens de auteurs is de belangrijkste beperking dat je er geen syntheseroutes voor ingewikkelde natuurproducten mee kunt genereren, simpelweg omdat dat te veel denkwerk vereist. Met wat er nu beschikbaar is aan literatuurgegevens, leren de algoritmes het nooit. Ook stereochemie correct voorspellen is nog een te grote uitdaging.

Maar volgens Lowe volgt onvermijdelijk het moment dat zo’n computer zich niet meer beperkt tot het opzoeken en herhalen van eerder beschreven zetten, maar op basis daarvan nieuwe reacties gaat verzinnen die logisch gezien óók zouden moeten werken. Op dat moment, zo voorspelt hij, zullen heel veel organici de elevator pitch moeten herzien waarmee ze hun werkzaamheden rechtvaardigen.

Maar volgens Lowe moeten ze eigenlijk blij zijn dat ze meer tijd overhouden voor de échte intellectuele uitdagingen, zoals de vraag wélke moleculen je wilt maken en waarom juist die.

bron: Nature, Chemistry World

PS Voor zijn eigen Pipeline-blog heeft Lowe nog een derde stuk over deze publicatie geschreven, dat dieper ingaat op de gebruikte technieken. De boodschap blijft hetzelfde: leer er maar mee leven.