聽雨 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

啥？藥物研發也能「全自動」了？

最近，OpenAI和Molecule.one聯合發布了一個新成果：

GPT-5.4在近乎自主的條件下，改進了藥物合成里一個常用反應。

而且還提出了一個化學家都覺得意外的方案。

AI震驚人類，這也不是頭一回了哈。

不過終于是震驚到化學領域了。

這次出主意、定方案、決定下一步該試什么的，是 AI。

動手做實驗、把關、親手復現的，還是人。

Molecule.one的CTO Stanis?aw Jastrz?bski表示，這是有機化學領域首個AI近乎自主完成的發現。

GPT-5.4跑通藥物自主研發

合成一直是藥物發現的一個大瓶頸。

做小分子藥，繞不開有機合成。一個反應好不好用，關鍵看它能不能在各種不同的原料上穩定地搭出同一種化學鍵。

要是產率太低、副產物太多，化學家可能就得放棄一個本來很有希望的分子，或者花大力氣另找路線。

說到底，科學家只能去測那些自己造得出來的分子。

這次GPT-5.4改進的，是Chan–Lam偶聯。

這是化學家常用來搭碳氮鍵的一個反應，而碳氮鍵在藥物里到處都是。

麻煩在于，這個反應不是對所有分子都好使，尤其是拿伯磺酰胺和硼酸去偶聯，歷來產率都很低。

偏偏磺酰胺這一族又很重要，抗癌藥、抗菌藥、利尿劑里都有它的身影。

所以如果能把這個又難又有用的反應做得更可靠，就等于給藥化學家多開了一條造分子的路。

那么，OpenAI是怎么做的呢？

他們把GPT-5.4接到了Molecule.one的Maria身上。

Maria是一套化學AI agent，后面連著一個能自動跑實驗的高通量實驗室。

研究團隊給系統下了個很開放的目標：去改進某一類重要反應。

至于怎么改、改哪個，全部自己看著辦。

于是！系統就開始自己跑了。

它生成研究方案、設計并執行實驗、分析實驗數據，再據此提出下一輪該做什么。

那么，人負責干什么呢？

科學家寫了引導和打分用的prompt，讓GPT-5.4生成并排序了數千個研究方案，然后從系統排名最高的一小撮里，挑了四個真正送進實驗室。

Maria再把選中的高層計劃翻譯成詳細的實驗指令，跑出成千上萬次高通量實驗，分析原始數據，把結構化結果回傳給GPT-5.4。

四個方案里，編號OAI-M1-03提出了一個最意想不到的解法。

GPT-5.4自己認定，伯磺酰胺是個又難又有價值的底物類別，然后提出：

用TEMPO這類溫和的氧化劑當添加劑，也許能改善這個反應。

這個建議一出來，連人類化學家都震驚了。

而在隨后的測試中，十種氧化劑里也正是TEMPO跑了出來。

后續實驗里系統還發現，TEMPO可以換成便宜得多的類似物4-hydroxy-TEMPO，性能幾乎不打折。

By the way，這整個過程里人類做的最大一次干預，是叫停了用DMSO當溶劑。

因為化學家擔心它會和用作對照的強氧化劑起反應。

可以放心，這種活，目前還是得人盯著。

效果如何

有了AI的加持，效果怎么樣呢？

OpenAI表示，在優化后的條件下，所測試的硼酸里有88%產率提升，磺酰胺里有83%提升。

平均產率從16.6%漲到25.2%，產率超過30%的反應占比，從15.6%提到了37.5%。

但更加驚人的是AI的實驗量，兩輪下來Maria一共跑了10080個反應。

這比一個化學家每天做三個、連做十年還要多。

此外，人類化學家還手工驗證了其中一批代表性反應。

結果發現，14對底物里有11對產率確實提高了，其中八對漲了兩倍以上。

整個實驗過程歷時三個月，從3月4日的第一個prompt，到6月4日把OAI-M1-03的結果交給外部專家。

其中有2個半月在做實驗，最后半個多月是人類化學家撰寫結果。

雖然這是一個早期案例，不過足以說明當下的前沿模型已經能夠支持大部分的科學研究：

包括審查研究、提出假設、設計實驗、解釋數據，以及發現人類專家可以驗證的成果。

但OpenAI表示，這還不算AI全自動藥物研發。

他們明確把這套流程描述為「近乎自主」而不是「完全自主」，理由是人類化學家始終在做重要決策。

模型負責提出關鍵的研究想法，人則提供高層引導和判斷、糾正實驗細節、幫著備料配試劑，還親手重復了關鍵實驗。

在整個過程中，人的判斷仍然是不可或缺的。

不過…AI雖然還沒法獨自跑完一個研究，但它已經能決定下一步試什么。

那么，AI實現藥物全自動研發，還遠嗎？

參考鏈接：
[1]
https://x.com/OpenAI/status/2067293745075442171
[2]
https://openai.com/index/ai-chemist-improves-reaction/
[3]
https://x.com/kudkudakpl/status/2067297574244044863