新華社倫敦1月16日電　英國劍橋大學日前發布公告說，其研究人員和同行開發了一個機器學習模型，將自動化實驗與人工智能相結合，以預測一些化學物質的分子如何發生反應，幫助加速新藥的研發過程。

　　預測分子如何反應對于新藥的研發和制造至關重要。這常靠反復試驗，失敗率較高；化學家們也嘗試在簡化模型中模擬電子和原子的變化，但這一過程的計算成本很高，且結果常不準確。

　　英國劍橋大學和美國輝瑞公司的研究人員合作在英國《自然?化學》雜志上刊文說，他們開發了一種基于數據驅動的方法，將自動化實驗與人工智能相結合，用機器學習模型大大縮短了預測分子反應的過程。研究人員使用包含超過3.9萬個藥物相關反應的數據集驗證了該方法的有效性。

　　在預測分子反應的結果后，機器學習模型還可以幫助研究人員根據需要對復雜分子進行調整。研究人員另在《自然?通訊》上發表一篇相關論文，表示與過去調整分子時往往要從頭重建不同，新方法可以只對復雜分子的某些部位進行調整，從而提高效率。

　　研究人員表示，上述成果可以幫助化學家更快找到符合需求的復雜分子，在藥物研發等領域能夠有效縮短研發時間。