AI三个月破解药物合成瓶颈，平均产率提升超五成

磺酰胺基团出现在抗癌药、抗菌药和利尿剂里，但通过Chan‑Lam偶联反应把伯磺酰胺和硼酸连起来，历史产率一直很低。这个瓶颈卡住了不少药的开发进度。

现在情况变了。GPT‑5.4连上AI化学智能体Maria和自动化实验室，三个月找出了一套优化方案。系统自己提了四个提案，最后三个被证实，一个被证伪。

最佳方案来自提案OAI‑M1‑03：用温和氧化剂TEMPO改善反应。人类化学家的评价是“令人惊讶且有趣”。更实用的是TEMPO可以被更便宜的4‑羟基‑TEMPO替代，性能损失很小——如果以后用在工业上，可能拉低药物生产成本。

实验规模有多大？Maria Lab在单次实验里跑了10080个反应，相当于一个化学家每天做3个反应、干十年的量。优化以后，88%的硼酸和83%的磺酰胺底物产率上去了，平均产率从16.6%提高到25.2%，产率超过30%的反应比例从15.6%涨到37.5%。

人类化学家随后在实验室手动验证了14对代表性底物，11对产率提高，多数翻了两倍以上。AI给出的方案不是数据巧合，是能重复的化学发现。

但整个过程不是全自动。人类化学家在关键环节依然做决策：设计提示、选提案、纠正实验细节、准备耗材和手动验证。论文管这叫“近自主”不是“完全自主”。AI出思路，人类把关方向。

研究范围只限药物化学问题，没碰毒素或化学武器。用的模型经过英国AI安全研究所评估，系统会拒绝有害请求。

四位外部化学专家审了预印本，认为结果新颖，值得公开。