신경망은 화학 폐기물에서 300가지 이상의 약물을 만드는 법을 배웠습니다.

과학자들은 폐쇄 루프 화학 생산 시설을 만들기 위해 컴퓨터 시스템을 사용하는 방법을 연구해 왔습니다

연구진은 올케미(Allchemy) 플랫폼을 이용해 물질의 상호 연결성을 담은 거대한 합성 네트워크를 구축했다.제안된 솔루션은 200가지 이상의 화학 폐기물을 재사용하고 예를 들어 카르베딜롤 및 살부타몰과 같은 약 300가지 유형의 의약품을 생산할 수 있도록 합니다.

다음을 포함한 화학 산업제약, 화장품 또는 비료는 많은 복잡한 화학 분자로 구성된 많은 양의 폐기물을 생성한다고 연구자들은 지적합니다. 과학자들은 오랫동안 한 산업의 폐기물을 사용하여 다른 제품을 만드는 방법을 찾고 있습니다. 그러나 새로운 작업의 저자가 언급했듯이 각 화합물은 다른 화학식에 대한 백만 가지 경로를 열어주기 때문에 이것은 달성하기가 극히 어려웠습니다. 계산에서 고려해야 하는 요소의 수를 감안할 때 분석이 너무 어려워집니다.

그들의 작업에서 과학자들은 컴퓨터를 사용했습니다.복잡한 물체의 구성을 분석하고 이를 기반으로 가능한 합성 네트워크(신물질 합성 옵션)를 구축할 수 있는 Allchemy 시스템. 처음에 이 시스템은 다른 행성에서 생명체의 화학적 징후를 찾는 데 사용되었습니다.

플랫폼의 AI는 합성 경로의 네트워크를 형성하고,모든 입력 물질에 해당하는 물질을 선택한 다음 녹색 폐쇄 루프 생산에 해당하는 물질을 선택하고 지정된 기준에 따라 순위를 매깁니다. 

가능한 경로 네트워크의 작은 섹션. 출처: Agnieszka Wołos et al., Nature

연구자들은 결과적인 경로에 주목합니다.원하는 화합물의 합성 단계에 대한 설명을 나타냅니다. 과학자들은 실제 약물을 합성하도록 설계된 여러 경로를 사용하여 시스템을 성공적으로 테스트했습니다. 

화학자들은 컴퓨터 시스템의 광범위한 도입이 폐쇄 주기 화학 생산으로의 전환을 크게 가속화하고 처리해야 하는 독성 폐기물의 양을 줄일 것이라고 믿습니다.

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