维度网讯，美国密歇根大学药学院（University of Michigan College of Pharmacy）的Tim Cernak团队创建了一个开放获取数据库，包含超过5万个精心设计的化学实验，这一成果可能加速药物开发过程。

新药开发通常需要数千次化学实验才能找到安全、有效且价格合适的配方，过程缓慢且劳动密集，许多反应依赖难以获取的金属作为催化剂。人工智能虽然能加速药物发现，但只能从现有数据学习，而训练强大AI工具所需的大规模、高质量化学反应数据集此前尚不存在。

该数据库是目前最大的化学反应数据集，测试了数千种成分和条件的组合，旨在更好地理解形成碳-氮键的反应，这是许多药物的基本构建模块。这些数据通过开放反应数据库（Open Reaction Database）免费向科学家提供，并表示这可能发展成更大的化学反应条件库，为AI系统提供支持。

“构建能够实现这一目标的平台花费了十多年时间，但这仍然只是触及表面，”药学院药物化学副教授Cernak表示，“我们很兴奋其他科学家能够在这个新数据集中有所发现，这里有大量数据可供挖掘。”

让研究人员和AI系统获取更多反应数据，有助于识别更快、更高效制造药物的途径，并帮助寻找贵金属催化剂的替代品。研究指出，钯是许多药物合成反应的首选催化剂，但供应由少数国家控制。该数据库的比较发现，某些反应使用镍或铜催化剂时表现同样良好，铜在全球各地都能获得。

这项研究成果发表在《美国化学学会杂志》（Journal of the American Chemical Society）上，提供了50,688个反应的数据集，揭示了C–N偶联中的通用配体和机理多样性（DOI: 10.1021/jacs.6c05959）。

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