Zapomnij o d\u0142ugim, \u017cmudnym oczekiwaniu, kt\u00f3re przez dziesi\u0119ciolecia definiowa\u0142o odkrycia chemiczne w dziedzinie lek\u00f3w i rolnictwa. Teraz, dzi\u0119ki partnerstwu mi\u0119dzy Google Cloud i Evogene Ltd, jeste\u015bmy u progu ery, w kt\u00f3rej pot\u0119\u017cna sztuczna inteligencja projektuje nowe cz\u0105steczki z szybko\u015bci\u0105 i pomys\u0142owo\u015bci\u0105, kt\u00f3ra by\u0142a nie do pomy\u015blenia jeszcze kilka lat temu.<\/p>\n
Prze\u0142om ten pojawi\u0142 si\u0119 publicznie 10 czerwca 2025 r., ale w rzeczywisto\u015bci jest kulminacj\u0105 lat pracy. Platforma ChemPass AI firmy Evogene - teraz dzia\u0142aj\u0105ca w oparciu o szkielet Google - daje badaczom co\u015b w rodzaju do\u0142adowanego laboratorium. Dzi\u0119ki niej mog\u0105 oni wyszukiwa\u0107 cz\u0105steczki zoptymalizowane pod k\u0105tem wszystkiego naraz: si\u0142y dzia\u0142ania, bezpiecze\u0144stwa, stabilno\u015bci, a nawet zdolno\u015bci patentowej. Wszystkie te zwykle sprzeczne cechy s\u0105 splatane razem na najwcze\u015bniejszych etapach, zmniejszaj\u0105c ryzyko i domys\u0142y, kt\u00f3re w przesz\u0142o\u015bci sprawia\u0142y, \u017ce badania i rozw\u00f3j lek\u00f3w i chemikali\u00f3w rolniczych by\u0142y tak powolne, kosztowne i frustruj\u0105ce.<\/p>\n
Dla por\u00f3wnania: w dawnych czasach (tj. przed 2025 r.) naukowcy testowali nowy zwi\u0105zek pod k\u0105tem skuteczno\u015bci, tylko po to, by po wielu kolejnych rundach bada\u0144 odkry\u0107, \u017ce nie by\u0142 on bezpieczny, nie przetrwa\u0142 w organizmie lub by\u0142 prawie identyczny z czym\u015b dost\u0119pnym na rynku. Prawdopodobnie dlatego ponad 90% kandydat\u00f3w na leki nigdy nie trafi\u0142o na p\u00f3\u0142ki apteczne. W\u0105skie chemiczne \u2018strefy komfortu\u2019 i sekwencyjne testowanie t\u0142umi\u0142y prawdziw\u0105 innowacyjno\u015b\u0107. Tak wi\u0119c piln\u0105 potrzeb\u0105, zar\u00f3wno w bran\u017cy farmaceutycznej, jak i rolniczej, zawsze by\u0142o unikni\u0119cie tego w\u0105skiego gard\u0142a.<\/p>\n
To, co naprawd\u0119 wyr\u00f3\u017cnia t\u0119 now\u0105 generacj\u0119 odkry\u0107 opartych na sztucznej inteligencji, to spos\u00f3b, w jaki przepisuje ona zasady. Najnowszy model Evogene opiera si\u0119 na architekturach sztucznej inteligencji podobnych do tych u\u017cywanych w j\u0119zyku (takich, kt\u00f3re pozwalaj\u0105 rozmawia\u0107 z GPT lub t\u0142umaczy\u0107 tekst jednym klikni\u0119ciem), ale m\u00f3wi j\u0119zykiem chemii. Zosta\u0142 on przeszkolony na ogromnym zbiorze danych: oko\u0142o 40 miliard\u00f3w struktur molekularnych<\/b>. To ocean chemii, a sztuczna inteligencja mo\u017ce z \u0142atwo\u015bci\u0105 przez niego przep\u0142yn\u0105\u0107, generuj\u0105c zupe\u0142nie nowe cz\u0105steczki reprezentowane jako ci\u0105gi SMILES, skr\u00f3t u\u017cywany przez chemik\u00f3w do opisania cz\u0105steczki w tek\u015bcie.<\/p>\n
Ale nie chodzi tylko o liczby. Model jest pomys\u0142owy i precyzyjny. W testach oko\u0142o 90% cz\u0105steczek stworzonych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 spe\u0142nia wszystkie wymagania<\/b>-ogromny skok w por\u00f3wnaniu do 29% odnotowanych dla starszych, og\u00f3lnych modeli uczenia maszynowego. AI ChemPass nie opiera si\u0119 wy\u0142\u0105cznie na jednym podej\u015bciu: podczas gdy jego \u201cwyobra\u017ania\u201d pochodzi z modeli sekwencjonuj\u0105cych struktury chemiczne, jego niezawodno\u015b\u0107 jest wyostrzona przez sieci neuronowe graf\u00f3w, kt\u00f3re s\u0105 idealne do analizy po\u0142\u0105cze\u0144, kt\u00f3re sprawiaj\u0105, \u017ce cz\u0105steczki s\u0105 stabilne, skuteczne i warte opatentowania.<\/p>\nOptymalizacja wielu cech: Cicha rewolucja<\/h2>\n
Je\u015bli zapytasz badaczy, co naprawd\u0119 ich ekscytuje, wielu z nich wska\u017ce na zdolno\u015b\u0107 ChemPass AI do r\u00f3wnowa\u017cenia wielu kryteri\u00f3w bez pracoch\u0142onnego powrotu i powrotu. Sztuczna inteligencja jest \u201cnagradzana\u201d podczas szkolenia za znajdowanie cz\u0105steczek, kt\u00f3re wyr\u00f3\u017cniaj\u0105 si\u0119 pod wzgl\u0119dem wszystkich kryteri\u00f3w - si\u0142y dzia\u0142ania, bezpiecze\u0144stwa, biodost\u0119pno\u015bci i innych - jednocze\u015bnie. Oznacza to, \u017ce zamiast wybiera\u0107 zwi\u0105zek ze wzgl\u0119du na tylko jedn\u0105 cech\u0119 i trzyma\u0107 kciuki, naukowcy mog\u0105 zacz\u0105\u0107 od cz\u0105steczek o znacznie wi\u0119kszym prawdopodobie\u0144stwie przetrwania d\u0142ugiej podr\u00f3\u017cy do komercyjnego zastosowania. Ci, kt\u00f3rzy chc\u0105 wynale\u017a\u0107 kolejny hitowy lek, przyjazny dla \u015brodowiska pestycyd lub zaawansowany materia\u0142, w ko\u0144cu maj\u0105 narz\u0119dzie, kt\u00f3re my\u015bli r\u00f3wnie szeroko i kreatywnie jak oni.<\/p>\n
Prace nad generatywn\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 dla chemii nie s\u0105 odosobnione. Evogene buduje r\u00f3wnie\u017c silniki AI do odkrywania drobnoustroj\u00f3w i in\u017cynierii genetycznej, tworz\u0105c szwajcarski scyzoryk dla innowacji biotechnologicznych. Platformy te rutynowo skanuj\u0105 miliardy mo\u017cliwo\u015bci genetycznych i chemicznych i oceniaj\u0105 je pod k\u0105tem ich przydatno\u015bci w \u015bwiecie rzeczywistym - co\u015b, co jest po prostu niemo\u017cliwe do zrobienia przez ludzkie zespo\u0142y, bez wzgl\u0119du na to, jak du\u017ce.<\/p>\n
W niedalekiej przysz\u0142o\u015bci nale\u017cy spodziewa\u0107 si\u0119, \u017ce cyfrowe projektowanie oparte na sztucznej inteligencji jeszcze \u015bci\u015blej po\u0142\u0105czy si\u0119 z eksperymentami laboratoryjnymi, nap\u0119dzaj\u0105c cykl, w kt\u00f3rym zar\u00f3wno maszyna, jak i ludzka intuicja przyspieszaj\u0105 odkrycia. Nie tylko nauki przyrodnicze mog\u0105 ulec transformacji: w miar\u0119 dojrzewania tej technologii inne dziedziny - \u017cywno\u015b\u0107, materia\u0142y, zr\u00f3wnowa\u017cony rozw\u00f3j - mog\u0105 by\u0107 nast\u0119pne w kolejce.<\/p>\n