基于正向合成Allchemy平台，从大约种商业规模回收的废弃化学品中得到了巨大的合成网络并从中检索出数以万计的路径，可生产大约种重要的药物和农药，用算法按可持续化学的公认指标对这些合成物进行排名。通过实验验证了其中几种途径，包括在“按需制药”流动化学平台上的工业现实演示。
背景介绍
化学工业持续产生了大量的化学废料，科学家一直致力于设计循环化学方案以有效地将这些不需要的材料，至少将一部分转化为有用的产品。尽管在某些类别有害化学品的降解方面取得了重大进展，但将废弃基质转化为有价值产品的工作尚未有重大突破。
到底哪些有价值的产品可以从不同的化学废弃物中合成呢？这个综合分析是很困难的，因为即使是很小的一组废弃物基质，也可以在几个步骤内产生数百万个假定的产品，每个产品都可以通过形成紧密连接网络的多条路径进行合成。光是追踪所有这些合成并选择那些符合“绿色”化学标准的合成就已经超越了人类化学家的认知。
或许，计算机可以帮我们做到这一点？这篇文章就向我们展示了计算机广泛的合成知识及强大的学习能力。
研究者所有的分析都是基于Allchemy收集的大约10,个通用反应性反应形式，包括但不限于化学工业中常见的强反应类型，特别是制药、农化和香料。这些反应规则比机器提取的变换形式更广泛，也更准确，而且专家编码方法已经通过大量计算机计划合成的成功实验执行得到验证：比如在Allchemy中理解生命的起源，在合成中使用了一套不同的逆转录合成规则用于药物和复杂的天然产物的合成。
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