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分析化学中的AI
1970年代，引入了化学计量学学科，该学科的一部分是使用数学和统计方法来分析化学数据以获得最大的化学信息。随着个人计算机在1980年代变得越来越普及，有机会使这些复杂的数学方法变得更加可行，并且商业化的统计软件应运而生。
化学计量技术非常适合分析化学结构和光谱。例如，模式识别的统计方法可以提取特定结构，或者将未知光谱与光谱库进行比较以进行识别。随着高分辨率仪器和联用技术的结合，产生出庞大而复杂的数据集，由于许多现有算法分析数据的能力受到限制，因此需要更复杂的化学计量工具。
ACD / Labs核心技术总监Richard Lee认为AI将用于分析化学中，以应对分析此类数据集的挑战。分析数据的主要用途是样品表征和最终鉴定，无论是单一组分还是混合物。 AI在整个行业中的广泛应用是图像识别。这种方法也可以用于色谱和光谱分析化学中的特征识别。” Lee解释说。 “混合物成分是模式识别的一个示例，其中系统将能够基于某些色谱条件下的保留时间（或相对保留时间）来识别化学成分。”除色谱图外，特征和模式识别还可应用于NMR，质谱或其他光谱。
医药和消费品行业的主要优势
Lee表示，分析化学实验室采用AI的主要原因之一是“ [在竞争环境中获得]他们可以获得的任何优势，并[适应]在制药或消费品行业的更快的开发周期。”
AI可以例如通过回答一些重要问题来应对与合成化学和成分应用有关的特定挑战。 Lee解释说：“通过收集分析数据来评估化学反应成功与否，以帮助科学家确定'我的反应是否成功，如果成功，那么我如何成功？'”他补充说，“从消费品的角度来看，什么是成功的？成分/成分/配方的最佳组合将最能生产出具有所需特性的产品？”
Lee说，合成化学小组面临的挑战之一是在哪里集中精力-“他们如何能够缩小化学空间的范围，并最终根据分析数据加快目标生成的速度”。借助与实验设计相关的带有批注的数据，AI可以为合成化学策略提供有价值的见解。 Lee解释说：“基于分析结果得出的成功反应的程度至关重要，可以使化学反应朝确定的方向发展，但是失败的反应也可以作为训练集的一部分来加以利用，以指导特定的化学反应。”
通过访问历史数据，人工智能还可以帮助消费产品制造商实现特定的质地，稠度，风味或香气。他指出：“虽然目前尚未广泛实施，但研发团队正在努力实现未来的实施。”
处理复杂混合物
分析化学的某些应用可能会因AI的集成而获得重大收益。一个这样的例子是识别复杂混合物中成分的过程。该过程可能会很耗时，并且涉及许多分析技术，包括色谱分离（以及可能通过离子迁移进行的其他分离），以及通过紫外线，MS，NMR或红外法进行检测。然后必须将获得的实验光谱与大型数据库中的已知光谱进行比较，以识别已知成分。
AI提供了更加有效的解决方案，Lee表示：“利用保留时间的数据，基于反相色谱和质谱的质谱特征，可以了解理化特性（pKa和logD），从而使我们能够将独特的化学实体分类为化合物类别，确定亚结构并最终确定化学结构。”
AI还可以支持色谱方法的开发，这是确保该方法适合其预期用途（例如，用于药物的开发和生产）的重要过程。它包括色谱模式，检测器，固定相，流动相和许多其他因素的选择。随着新的目标分子的不断涌现，方法开发在制药实验室中变得越来越频繁。
“基于混合物成分的色谱方法开发是一个活跃的研究领域，” Lee说。 “物理化学性质（pKa和logD）以及历史分离数据（流动相，色谱柱，添加剂）可以加快方法的开发。这可以在化学的各个阶段加以利用。例如，在药物开发中，对最终产品中各组分之间的分离有特殊要求，以确保可能的杂质/降解物之间有足够的分离度。”重要的是要注意，此类AI应用程序需要定义的数据模型和注释明确的数据。
克服挑战以及分析化学中AI的未来
分析化学中AI的广泛实施的主要障碍是数据异质性。有许多仪器制造商，每个制造商都开发了自己的专有数据格式，必须通过数据规范化来解决。 Lee解释说：“找到通用格式或一致的数据模型将是利用分析化学数据的AI应用程序的关键。”
另一个挑战是确保用于算法训练的准确数据。 “拥有完整且正确注释的数据同样重要，” Lee说。 “这并不排除失败的实验（它与成功的实验一样有价值），而是必须正确地注释它们，以包括在AI训练集中。”
人工智能还面临制药行业的特定挑战。值得注意的是，已建议科学家与AI之间必须从当前的专家驱动的科学方法转变为数据驱动的伙伴关系。其他人则认为，使用AI进行成功的药物设计必须为包括五个挑战在内的几个问题提供解决方案：获得适当的数据集，生成新的假设，以多目标方式进行优化，缩短周期时间以及改变研究文化。
Lee对分析化学中AI的未来仍然保持乐观。 “一旦AI成熟并且更易于访问，它就具有成为变革性技术的能力。人工智能有机会指导和指导科学家，减少他们必须评估的化学范围，并可能影响所有化学研究和开发行业。尽管AI可以提供指导和指导，但最终决策仍将始终依赖化学家及其知识。”
