GPT发布最新AI原创成果，行业重大突破引发关注

药物研发也能“全自动”了？

近日，OpenAI与Molecule.one联合发布了一项重要成果：GPT-5.4在近乎自主的条件下，成功优化了药物合成中的一个常用反应，甚至提出了一种令化学家都感到意外的创新方案。

AI让人类震惊早已不是第一次，但这次终于震撼到了化学领域。

此次由AI负责出谋划策、设计方案、决定下一步实验方向；而动手实验、质量把关、亲手复现验证的，仍然是人类。Molecule.one的CTO Stanisław Jastrzębski表示，这是有机化学领域首个由AI近乎自主完成的发现。

GPT-5.4跑通药物自主研发

合成环节一直是药物研发中的主要瓶颈。小分子药物研发离不开有机合成，而一个反应是否实用，关键在于能否在不同原料上稳定地构建同一种化学键。如果产率过低、副产物过多，化学家可能不得不放弃一个原本很有潜力的分子，或者耗费大量精力另寻路径。归根结底，科学家只能测试那些能够被成功合成的分子。

这次GPT-5.4改进的对象是Chan–Lam偶联反应——化学家常用它来构建碳氮键，而碳氮键在药物分子中几乎无处不在。问题在于，该反应并非对所有底物都高效，尤其是伯磺酰胺与硼酸的偶联，长期以来产率都很低。而磺酰胺类化合物在抗癌药、抗菌药、利尿剂等药物中极为常见。因此，如果能将这一既困难又重要的反应变得更可靠，就相当于为药物化学家开辟了一条新的分子构建路径。

那么，OpenAI是如何实现的呢？他们将GPT-5.4接入Molecule.one的Maria系统——一套化学AI智能体，后端连接着能够自动执行实验的高通量实验室。研究团队为系统设定了一个非常开放的目标：改进某一类重要反应。至于具体改什么、怎么改，完全由系统自行决定。于是，系统开始自主运行：生成研究方案、设计并执行实验、分析实验数据，然后根据结果提出下一轮实验方向。

不过，人类在其中的角色是什么？科学家编写了用于引导和评分的提示词，让GPT-5.4生成并排序了数千个研究方案，然后从系统排名最高的少数方案中挑选了四个，真正送入实验室。Maria将选中的高层计划转化为详细的实验指令，运行成千上万次高通量实验，分析原始数据，并将结构化结果反馈给GPT-5.4。

在四个方案中，编号OAI-M1-03的方案提出了一个最令人意想不到的解法。GPT-5.4自行判断伯磺酰胺是既困难又有价值的底物类别，并提出：使用TEMPO这类温和氧化剂作为添加剂，或许能改善该反应。这一建议让人类化学家都感到惊讶。随后的测试中，十种氧化剂里确实只有TEMPO表现突出。后续实验进一步发现，TEMPO可以替换为价格更低的类似物4-hydroxy-TEMPO，而性能几乎不受影响。

值得一提的是，整个过程中人类最大的一次干预，是叫停了使用DMSO作为溶剂，因为化学家担心它会与用作对照的强氧化剂发生反应。可以放心，这类活目前仍然需要人类监督。

效果如何

有了AI的加持，效果究竟如何？OpenAI表示，在优化后的条件下，所测试的硼酸中有88%产率得到提升，磺酰胺中有83%产率得到提升。

平均产率从16.6%上升到25.2%，产率超过30%的反应占比，从15.6%提高到37.5%。更令人惊叹的是AI的实验规模：两轮实验下来，Maria总共执行了10080个反应，这比一位化学家每天做三个反应、连续做十年还要多。

此外，人类化学家还手工验证了其中一批代表性反应，结果发现14对底物中有11对产率确实提高，其中八对产率提升了两倍以上。

整个实验耗时三个月，从3月4日的第一次提示词，到6月4日将OAI-M1-03的结果提交给外部专家。其中两个半月用于实验，最后半个月由人类化学家撰写结果。

尽管这只是一个早期案例，但足以说明当前的前沿模型已能够支持大部分科学研究环节：包括审查研究、提出假设、设计实验、解释数据，以及发现人类专家可验证的成果。

不过，OpenAI表示，这还不算真正的AI全自动药物研发。他们明确将这套流程描述为“近乎自主”而非“完全自主”，原因是人类化学家始终在做出关键决策。模型负责提出核心研究思路，人类则提供高层引导与判断、纠正实验细节、协助准备物料和试剂，并亲手重复了关键实验。在整个过程中，人的判断仍然是不可或缺的。然而……AI虽然还不能独立完成整个研究，但它已经能够决定下一步该尝试什么。

那么，AI实现药物全自动研发，还远吗？

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