15 listopada 2023 r. w prestiżowym międzynarodowym czasopiśmie "Nature" opublikowany został artykuł pt. "Computational prediction of complex cationic rearrangement outcomes", którego współautorem jest dr Sebastian Baś z Wydziału Chemii UJ. Praca dotyczy wykorzystania pionierskich metod sztucznej inteligencji do przewidywania przebiegu oraz produktów reakcji chemicznych.
Dotychczasowe osiągnięcia w zastosowaniu sztucznej inteligencji oraz sieci neuronowych w rozwijaniu nowoczesnej chemii organicznej zrewolucjonizowały podejście do syntezy skomplikowanych molekuł organicznych, w tym nowych leków oraz związków naturalnych. Niemniej jednak dotychczas rozwijane metody opierały się o dostępną wiedzę i reakcje opracowane przez człowieka. Metody komputerowe bazują się na znanych reakcjach chemicznych opisanych w literaturze i nie są w stanie proponować nowych transformacji chemicznych w oparciu o znajomość podstaw chemii oraz mechanizmów reakcji. Opublikowana praca jest pionierska pod kątem zrozumienia procesów chemicznych przez sztuczną inteligencję, która w oparciu o szczegółową bazę reguł fizykochemicznych, mechanikę kwantową oraz obliczenia kinetyczne jest w stanie przewidzieć strukturę chemiczną potencjalnego produktu. Algorytm HopCat będący integralną częścią oprogramowania AllChemy, opracowanego i rozwijanego przez zespół prof. Bartosza Grzybowskiego, jest w stanie przewidzieć struktury produktów jednych z najbardziej złożonych reakcji – przegrupowań karbokationów, Wspomniane przegrupowania dość często w istotnym stopniu zmieniają trójwymiarową strukturę związku w sposób na tyle zawiły i nieoczywisty, że stanowi on wyzwanie nawet dla doświadczonych chemików. Zaprezentowane rozszerzenie AllChemy jest w stanie w ciągu kilku minut zaproponować możliwe produkty przegrupowania, przedstawić ścieżkę etapów prowadzących do określonych struktur oraz obliczyć prawdopodobieństwo ich otrzymania.
Wiarygodność wyników otrzymywanych z algorytmu AllChemy-HopCat została zweryfikowana przez międzynarodowy zespół naukowców, między innymi na Wydziale Chemii UJ, Instytucie Chemii Organicznej PAN, Uniwersytecie Illinois w Urbanie i Champaign oraz Uniwersytecie w Bazylei we współpracy z firmą prof. Grzybowskiego AllChemy. Część badawcza związana z Wydziałem Chemii UJ dotyczyła porównywania zgodności wyników proponowanych przez program z rzeczywistym składem mieszaniny produktów powstałych w wyniku przegrupowania karbokationów otrzymanych z naturalnych terpenów takich jak linalol (obecny w herbacie) oraz fenchol (składnik perfum).
Program był w stanie zaproponować nie tylko etapy poszczególnych przemian prowadzących do otrzymania obserwowanych związków w formie ścieżek mechanistycznych, ale również poprawnie przewidywał zmiany ich procentowej zawartości w mieszaninie wraz ze zmianą temperatury reakcji. Ponadto AllChemy zidentyfikował nieznane dotychczas produkty reakcji oraz umożliwił weryfikację danych pozyskiwanych z oprogramowania przeznaczonego do analizy związków i pozwolił wyeliminować niepoprawnie przypisane struktury, co również zostało potwierdzone eksperymentalnie.
Więcej szczegółów znaleźć można na stronie oprogramowania AllChemy: https://allchemy.net/
