算法辅助（生物）合成推动化学品可持续生产的技术前沿

来自国际团队的研究人员针对传统有机合成高污染、低效率的问题，通过开发计算机辅助合成规划算法（computer-assisted synthesis planning），整合化学反应规则与酶催化（enzymatic transformations）数据，设计出兼具化学准确性、绿色可持续性（green/sustainable）及循环经济特征（circular）的合成路径。该研究为精细化学品生产提供了跨学科解决方案，标志着AI在合成化学领域的突破性应用。

　　

（生命科学领域专业翻译）

尽管计算机辅助有机合成路径规划的研究可追溯至20世纪60年代，但直到近年算法才强大到能自主设计完整的逆合成（retrosynthetic）与正向合成路径。现代程序不仅能规划复杂靶分子的化学正确路线，多个设计方案更已通过实验验证。在确保化学准确性的基础上，机器的下一挑战是协助设计绿色（如温和反应条件）、可持续（如资源高效利用）或循环（如废料再valorized）的合成方案。

这一技术突破需合成化学家与生物工程师紧密协作：例如开发更精准的环境影响评估指标，或构建算法来界定酶转化（enzymatic transformations）的底物范围。未来，能规划结合化学与酶催化步骤的高效绿色路线的智能系统，必将对精细化学品（fine chemicals）生产产生深远影响。

（注：专业术语保留英文原词如retrosynthetic/enzymatic transformations/fine chemicals，关键概念如绿色（green）、可持续（sustainable）、循环（circular）采用中文加英文标注）