——背景介绍——
——合成路线规划模块——
图1. A. 合成目标分子的一般工作流程（包括软件和硬件）；B. 化学信息学平台的工作流程（软件）；C.流动化学机器人平台（硬件）。
图2. 以新药safinamide为例说明软件的工作流程：A. 输入目标分子（一般用SMILES）; B. 预测的合成路线；C. 预测的可能反应条件排序（top-10）；D. 根据预测的反应物和反应条件判断主要的产物；E. 根据使用的反应模板连接 道过的反应先例。
——流动化学机器人平台——
图3. 流动化学机器人平台的组成模块
图4. 以quinapril (24a) and celecoxib(28aa)为例的合成预测和自动合成
——小结——
总的来说，这个工作说明结合CASP和流动化学机器人平台确实能够加速小分子化合物的自动合成。它的意义还是很大的，让大家发现解放化学家的手越来越成为可能。未来，更复杂的分子自动化合成必将成为下一个突破点。但是目前还存在一些挑战：1、选择合适的反应条件仍然很困难，因为目前所有的化学数据库基本上很少包含反应物的溶解性、反应物的比例、反应保留时间和加入的顺序。而这些数据目前还是需要专家输入。2、文章展示的反应例子都是单步或者两步的，真正意义上的自动合成还是有待发展的；而且目前自动流动化学中可使用的化学反应也是有限的，暂时来说更复杂的分子还是很难用这个平台合成得到（笔者个人观点）。尽管仍有不完善的地方，但从0到1的工作总是最重要的。
参考文献：
Coley, Connor W., et al. ” A robotic platform for flow synthesis of organic compounds informed by AI planning.” Science 365, 557(2019):453.
DOI: 10.1126/science.aax1566.
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