美国麻省理工学院（MIT）Warren K. Lewis讲席教授、美国国家科学院、工程院及艺术与科学院三院院士Klavs F. Jensen教授作学术报告
4月11日下午，美国麻省理工学院（MIT）Warren K. Lewis讲席教授、美国国家科学院、工程院及艺术与科学院三院院士Klavs F. Jensen教授，以《连续流动化学、自动化与人工智能加速化学发现与药物开发》（Accelerating chemical discovery and development with continuous flow, automation and AI ）为题做客澳门梅高美登录_澳门美高梅网址，展示未来化学实验室的颠覆性图景。
本次报告作为澳门梅高美登录_澳门美高梅网址“大师讲堂”系列活动，由药学院和科技处联合主办，吸引了来自药学、化学、材料、计算机等领域的师生代表200余人参与。
报告由澳门梅高美登录_澳门美高梅网址校长、中国工程院院士钱旭红主持
｜从“微反应器”到“AI化学大脑”
“想象一下，你家的冰箱不仅能制冷，还能自动配药——这就是我们团队研发的连续流动合成设备。”
Jensen教授以生动的比喻开场，瞬间拉近了前沿科技与日常生活的距离。他通过动画演示，揭秘了MIT实验室的“黑科技”：“微流控反应器+人工智能”。
微流控反应器像精密的水管网络，让化学反应在毫米级通道中进行，极大地提高了化学反应的效率。机器人技术能够实现24小时不间断地执行试剂调配任务，AI则通过分析庞大的数据集，筛选出最佳的合成路径，甚至能预测到人类尚未探索的化学反应模式。这两者的结合极大地减少了科学家的工作量。
以治疗皮肤癌的药物索尼德吉布为例，他们利用计算机辅助合成规划（CASP）技术生成数十种路线，AI筛选出最优方案后，机器人平台在流动反应器中仅用几天完成优化，产率提升40%。
Jensen教授的团队还利用自动化的微型连续搅拌釜式反应器（CSTR），优化了光氧化还原催化反应，使得合成路径更为高效。此外，他们利用AI和96孔板自动化平台，在一周内筛选出了性能优异的新型有机染料分子和组蛋白乙酰化酶乙酯剂。
这些研究生动地展示了自动化、连续流、模块化机器人技术以及AI/机器学习技术的有效性和先进性。微流控反应器和自动化与人工智能的结合就像给化学家配了一个导航仪，避开了所有“堵车路段”，使科学家能够快速地达到优化目标。
｜从技术细节到职业发展
互动交流时，同学们积极提问，现场氛围十分活跃。
面对“是什么契机使Jensen教授走上人工智能与连续流化学相结合的道路”的提问，Jensen教授向大家分享了他的经历，这个灵感要追溯到十多年前与一位“化学迷”程序员的对话，他们不断深入探讨“代码能否预测分子行为”“算法可否代替试错实验”这些当时堪称疯狂的想法。正是这次思维碰撞推动他开启了“AI+化学”的创新研究。
有同学好奇，不同专业的研究员如何做到跨领域交流，Jensen教授分享了实用经验。为了提高团队中不同专业研究员间的沟通效率，团队会鼓励学生学习专业知识以及其他领域的技术和语言，如化学研究员需掌握算法的“计算机方言”，AI专家则要理解反应动力学的“化学语法”。
谈到如何选择适用于目标反应的优化算法，Jensen教授给出了方法论。研究员可以根据文献数据建立化学模型，并将其代入到优化算法，然后对比算法的预测值和模型的最优值，如果两者相符，就可以尝试将这一优化算法应用到同一类型的化学反应中。
如何应对智能合成平台未来发展面临的挑战？
Jensen教授认为，研究员首先要明确研究目标，然后确定方法和技术路线，并逐个击破过程中遇到的问题。例如，固体的产生是连续流反应中一项棘手的问题。这种情况下，研究人员必须先搭建一个能够快速处理有机固体的反应系统，然后再搭建合适的模块化连续流动平台，最后再集成自动化、智能化、连续化于一体的系统。
面对AI依赖焦虑，Jensen教授告诫各位同学：“人工智能可以根据数据选择优化方案，但它只是一种辅助工具。作为研究员，我们所需要做的是更加具有创造性的工作。”
在探讨连续流微反应技术产业化瓶颈问题时，Jensen教授认为，主要原因在于连续流微通道技术的高昂成本以及未来的长期探索性，导致大多数国家对这项新技术抱有疑虑，反而更倾向于使用成熟的旧技术。因此，当前微流控技术还未得到广泛的工业化应用。
Jensen教授向各位同学提出宝贵建议：AI驱动化学已经成为必然趋势，我们需要把握不同领域的交叉点，如自动化合成辅助药物开发。同时，除了深耕本专业知识外，也需要拓展机器学习基础，掌握数据建模与分析工具。Jensen教授强调，交叉创新并不是要求各位成为全才，而是培养与不同领域专家高效对话的能力。
Jensen教授与师生合影
活动尾声，钱旭红向Jensen教授致以诚挚谢意，并对在场学子提出殷切期许。他强调，药物研发已经进入AI驱动的新纪元，当代青年科研工作者应当以Jensen教授为典范，深入实践化学工程和人工智能的跨学科融合，构建多学科协同创新范式，掌握智能化研发核心技术，引领行业变革型发展方向，为全球制药工业贡献兼具效率与可持续性的“中国方案”。
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来源｜药学院、科技处 文｜赵方 摄影｜濮晓松 编辑｜蒋萱、徐心成 编审｜郭文君
