Forscher der École Polytechnique Fédérale Lausanne (EPFL) haben unter der Leitung von Philippe Schwaller ein neuartiges System namens Synthegy entwickelt, das große Sprachmodelle (LLMs) nutzt, um chemische Synthesen zu planen und Reaktionsmechanismen zu analysieren. Das Ziel ist es, zwei langjährige Herausforderungen der modernen Chemie zu bewältigen: die Retrosynthese, also die Suche nach dem effizientesten Weg zurück zu einfachen Ausgangsstoffen, und das Verständnis der zugrunde liegenden Reaktionsmechanismen. Während traditionelle Computerprogramme zwar viele mögliche Reaktionswege durchsuchen können, fehlen ihnen oft die strategische Intuition menschlicher Experten, um die plausibelsten Optionen zu identifizieren. Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen, die KI direkt zur Generierung von Molekülstrukturen einsetzten, fungiert Synthegy als intelligenter Evaluierer. Das Framework kombiniert etablierte Suchalgorithmen mit KI, die chemische Strategien in natürlicher Sprache versteht und auslegt. Chemiker können dem System daher ihre Ziele einfach in einem Textfeld formulieren, etwa indem sie die frühe Bildung bestimmter Ringsysteme fordern oder auf unnötige Schutzgruppen verzichten möchten. Das traditionelle Software-Modul schlägt daraufhin zahlreiche Synthesewege vor. Synthegy übersetzt diese Pfade in Text, analysiert sie mit dem Sprachmodell und bewertet, wie gut sie den spezifischen Anforderungen entsprechen. Das System vergibt Scores für die einzelnen Routen und erklärt zudem seine Schlussfolgerungen, was es Forschern ermöglicht, komplexe Ideen schneller zu iterieren und die vielversprechendsten Wege zu priorisieren. Ähnlich funktioniert der Ansatz bei der Aufklärung von Reaktionsmechanismen. Synthegy zerlegt chemische Reaktionen in elementare Elektronenbewegungen und prüft verschiedene Möglichkeiten. Das Sprachmodell bewertet jeden einzelnen Schritt, um Reaktionspfade zu identifizieren, die chemisch plausibel sind. Auch zusätzliche Informationen wie Reaktionsbedingungen oder Hypothesen von Experten lassen sich als Text eingeben, um die Suche zu lenken. Die Leistungsfähigkeit des Systems wurde in einer doppelblinden Studie validiert. Dabei bewerteten 36 Chemiker insgesamt 368 Fälle. Ihre Urteile stimmten durchschnittlich in 71,2 Prozent der Fälle mit den Bewertungen des Synthegy-Systems überein. Das Programm konnte demnach unnötige Schutzstufen erkennen, die Machbarkeit von Reaktionen einschätzen und effizientere Synthesewege vorschlagen. Die Ergebnisse zeigen, dass größere Sprachmodelle dabei besser abschneiden als kleinere, was auf das Potenzial weiterentwickelter Modelle hindeutet. Andres M. Bran, Erstautor der Studie, die in der Fachzeitschrift Matter veröffentlicht wurde, betont, dass die Benutzerfreundlichkeit entscheidend ist. Während frühere Tools oft mit komplizierten Filtern und Regeln arbeiteten, erlaubt Synthegy eine direkte Kommunikation. Die Technologie verbindet zwei Bereiche, die bisher meist getrennt betrachtet wurden: die Syntheseplanung und die Reaktionsmechanik. Durch diese Brücke könnte die Entdeckung neuer Wirkstoffe beschleunigt und die Reaktion von Computern auf chemische Intuition verbessert werden, wodurch komplexe Werkzeuge für mehr Forscher zugänglich werden.