Моделируйте химические процессы in silico. Стройте полные деревья ретросинтеза для новых молекул и предсказывайте продукты взаимодействия реагентов с оценкой достоверности каждого шага.

AI-прогнозирование реакций: от идеи до готовой схемы синтеза

❮ Вернуться на главную

Модуль использует нейросети архитектуры Transformer для решения двух главных задач химика-синтетика: планирования маршрута получения вещества (Ретросинтез) и проверки гипотез о взаимодействии реагентов (Синтез). Система обучена на миллионах реакций и позволяет не перебирать литературу вручную, а мгновенно получать вероятные схемы с оценкой надежности (Confidence Score).

Функциональность

Ретросинтетический анализ

Введите целевую молекулу (через редактор, CAS, название или SMILES), и система построит дерево синтеза вплоть до коммерчески доступных прекурсоров. Вы можете просматривать до 5 вариантов схем для одной молекулы.

Удобный экспорт:

Сохраняйте полученные деревья синтеза и спрогнозированные структуры в датасеты или скачивайте отчеты для обсуждения с командой.

Интеграция с оценкой стоимости:

Построенные схемы можно сразу отправить в модуль «Стоимость синтеза», чтобы отранжировать пути не только по количеству стадий, но и по цене исходных реагентов.

Оценка надежности:

Каждый прогноз сопровождается метрикой уверенности нейросети:

95-100% — Высокая надежность (стандартные реакции).
80-94% — Средняя надежность.
0-79% — Низкая надежность (экспериментальные или редкие превращения).

Прямое моделирование реакций

Загрузите два и более реагента, чтобы предсказать продукт их взаимодействия. Это позволяет проверить, пойдет ли реакция, и какие побочные продукты могут образоваться.

Примеры задач

Валидация идей («Сан чек»)

Ситуация: Студент или младший научный сотрудник предлагает схему синтеза, которая кажется сомнительной.

Решение: Руководитель группы прогоняет предложенные стадии через модуль прямого синтеза. Низкий Score (менее 50%) и странные продукты предсказания служат сигналом, что реакция скорее всего не пойдет или даст «грязь».

Поиск обходных путей

Ситуация: Классический маршрут синтеза, найденный в литературе, включает использование токсичного или санкционного реагента, который невозможно закупить.

Решение: Химик использует модуль для генерации альтернативных ветвей ретросинтеза. AI предлагает путь через другие интермедиаты, позволяя обойти использование проблемного реагента.

Проверка гипотезы взаимодействия (Прямой синтез)

Ситуация: Исследователь хочет провести реакцию между сложным амином и нестандартным ацилирующим агентом, но не уверен, пойдет ли реакция по нужному центру.

Решение: Вместо траты реактивов на "слепой" эксперимент, он вводит структуры в модуль «Синтез». Система предсказывает продукт с вероятностью 98%, подтверждая правильность выбранной стратегии.

Планирование синтеза новой молекулы (Ретросинтез)

Ситуация: Медицинский химик разработал дизайн новой drug-like молекулы, которой еще нет в базах данных. Ему нужно понять, из каких доступных реагентов её можно собрать.

Решение: Он запускает ретросинтез в Синтелли. Система разбивает целевую структуру на простые блоки, предлагая 3 варианта маршрута. Химик выбирает самый короткий путь, опирающийся на дешевые стартовые вещества.

«Лёгкость в понимании того, как и с какими соединениями можно провести опыты. Очень помогает на этапе планирования, чтобы не тратить дорогие реактивы впустую».

«Используем модуль для быстрой прикидки схем. Особенно нравится, что можно сразу увидеть „Confidence Score“».

«Понравился ретросинтез и возможность сразу оценить сложность пути. Система часто подсказывает неочевидные разрывы связей, о которых сам не сразу подумаешь».

Отзывы клиентов

10:00-18:00 по Москве

+7 (991) 779-03-42

Сэкономьте недели лабораторной работы с AI-прогнозированием

Протестировать бесплатно