Computergestützte Planung der Synthese komplexer Naturstoffe

Die Ausbildung von Algorithmen zur computergestützten Planung von mehrschrittigen organischen Synthesen ist seit über 50 Jahren eine Herausforderung1-7. Das Feld hat sich jedoch seit der Entwicklung früher Programme wie LHASA1,7, bei denen die Reaktionsauswahl in jedem Schritt von menschlichen Operatoren getroffen wurde, erheblich weiterentwickelt. Mehrere Softwareplattformen6,8-14 sind nun in der Lage, eine vollständig autonome Planung durchzuführen. Diese Programme 'denken' jedoch nur einen Schritt auf einmal und sind bisher auf relativ einfache Ziele beschränkt, deren Synthesen von menschlichen Chemikern in Minuten, ohne Hilfe eines Computers, entworfen werden könnten. Darüber hinaus hat bislang kein Algorithmus plausible Wege zu komplexen Naturstoffen entwerfen können, für die eine viel vorausschauendere, mehrstufige Planung notwendig ist15,16 und auf enge literarische Präzedenzfälle kann nicht zurückgegriffen werden. Hier zeigen wir, dass eine solche computergestützte Syntheseplanung möglich ist, vorausgesetzt, dass das Wissen des Programms über organische Chemie und datengestützte künstliche Intelligenz-Routinen mit kausalen Beziehungen17,18 erweitert wird, was es ihm ermöglicht, über mehrere synthetische Schritte hinweg zu 'strategisieren'. Durch einen Turing-ähnlichen Test, der an Syntheseexperten durchgeführt wurde, zeigen wir, dass die von einem solchen Programm entworfenene Routen weitgehend von denen, die von Menschen entworfen wurden, nicht zu unterscheiden sind. Wir haben außerdem drei computerdesignte Synthesen von Naturstoffen im Labor erfolgreich validiert. Zusammen genommen deuten diese Ergebnisse darauf hin, dass automatisierte synthetische Planung auf Expertenniveau möglich ist, vorausgesetzt, dass weiterhin Verbesserungen an der Reaktionsdatenbank und weitere Codeoptimierungen stattfinden.