由耶鲁大学与美国勃林格殷格翰制药公司（Boehringer Ingelheim）研究人员共同开发的AI平台MOSAIC，正为加速药物研发带来革命性突破。该平台被誉为“化学版的菜谱书”，通过整合海量化学反应知识，将复杂的分子合成过程转化为可执行的实验方案。 在传统药物研发中，设计新分子往往耗时漫长，且受限于科研人员对全球最新研究成果的掌握程度。尽管化学领域已积累数百万条反应协议，但如何高效利用这些信息仍是一大瓶颈。MOSAIC正是为解决这一难题而生。 该平台由耶鲁大学化学教授维克托·巴蒂斯塔（Victor Batista）领导研发，其核心创新在于采用2498个独立的AI“专家”模型，每个模型代表某一特定化学领域的顶尖知识，如特定反应类型、催化剂选择或反应条件优化。这相当于同时请教全球最顶尖的化学“大厨”，分别获取关于反应物配比、温度控制和反应路径的最优建议。 “MOSAIC将信息过载转化为可操作的实验流程，”巴蒂斯塔表示。耶鲁大学化学教授蒂莫西·纽豪斯（Timothy Newhouse）进一步比喻：“就像ChatGPT让找菜谱变得简单，MOSAIC让合成新分子变得高效。” 研究团队通过MOSAIC成功合成了35种此前未被报道的化合物，涵盖药物、催化剂、先进材料、农用化学品甚至化妆品成分。与传统单一大型AI模型不同，MOSAIC能从数千个细分领域中精准调用专业知识，并提供实验成功率的不确定性评估，帮助科研人员优先选择高潜力路径。 此外，MOSAIC完全开源，兼容未来可能出现的新模型，旨在推动AI从“预测”走向“实操”，真正赋能实验室工作。研究人员将其比作“智能菜谱”与“化学合成导航地图”的结合体，让化学家能更高效地将庞杂知识转化为可重复、可验证的合成方案。 这一突破标志着AI在化学领域的应用正从理论迈向实际实验支持，有望显著缩短新药研发周期，推动创新药物更快进入临床。