卡尔提克·桑卡拉纳拉南在研究生和博士后阶段接受了两个截然不同的科学子领域的训练。如今在普渡大学，他计划将这两个领域结合在一个项目中，利用人工智能来规划复杂新型药物分子的合成。
“大自然利用酶毫不费力地生产出复杂的天然小分子。制药工业越来越倾向于使用酶来合成那些用传统有机化学方法难以制备的分子。”桑卡拉纳拉南说，他是农业与生物工程系的助理教授。基于此，他将设计一种人工智能算法，用于筛选大自然用来生成分子的多种酶促反应化学。
给定一个目标分子，该算法将选择最适合其合成的酶促反应序列。随后，他的团队将通过实验验证算法建议的合成方案能否成功产生目标分子。
目前的工业实践通常先由一组专家共同协作，为合成新的药物靶点生成可能的路径。而这一新算法将在这种头脑风暴过程中补充人类的专业知识，提供更多用于酶法合成目标化合物的创意。由于算法是在全面考虑酶数据库中收录的所有相关反应化学之后生成的，因此其建议的路径将多样且无偏见。
在斯坦福大学化学工程专业攻读研究生期间，桑卡拉纳拉南曾利用酶合成复杂的天然产物及其类似物，用于药物发现。随后，他在麻省理工学院化学工程系担任博士后研究助理，将数据科学应用于药物制造和发现。他的这两项专长使得他的项目有别于那些只专注于酶或数据科学的药物发现项目。
桑卡拉纳拉南的项目获得了美国国家普通医学科学研究所（NIGMS）超过200万美元的五年期资助。该资助属于美国国立卫生研究院的“研究者研究奖最大化计划”，它为开展高风险、高回报的研究提供了自由度，这些研究在其他情况下往往难以进行。
受资助的三名研究生将接触酶化学领域，并学习使用结合了化学、计算机科学和数据分析的专业工具。该资助还为桑卡拉纳拉南提供了机会，让他可以与哈弗福德学院化学系主任兼教授卢·查库迪安实验室的本科生研究人员进行交流。哈弗福德学院是宾夕法尼亚州一所主要专注于本科教育的院校。
今年早些时候，桑卡拉纳拉南（他于2023年加入普渡大学）还获得了美国化学学会8万美元的资助，用于开展相关研究。美国国家科学基金会也提供了710万美元，支持他及其合作者利用酶将生物材料转化为可生物降解的塑料。而NIGMS的资助则侧重于将酶应用于新药物的合成。
基于他的专业训练，桑卡拉纳拉南计划融合两项获得诺贝尔化学奖的技术。第一项技术是计算机辅助合成规划，哈佛大学的E.J.科里因1990年获得诺贝尔化学奖。
“这个想法是：从一个复杂的药物靶点开始，逆向推导，直到找到一组简单的起始原料。”桑卡拉纳拉南说。这与传统正向思维（将两个分子作为反应物结合生成产物）形成对比。
“E.J.科里正式提出了这个想法：你可以从你想合成的分子出发，逆向推导，得到一组可以在市场上直接购买的简单反应物。”桑卡拉纳拉南说。现代数据驱动的逆合成分析工具由包括麻省理工学院的克拉夫斯·延森实验室在内的一些团队开创，桑卡拉纳拉南曾在那里的实验室接受博士后训练。
第二项技术是酶的定向进化。加州理工学院的弗朗西斯·阿诺德因开发这项技术而获得了2018年诺贝尔化学奖（部分奖项）。
酶天然地催化反应。她实验室的技术使研究人员能够对天然酶进行改造，使其能催化对生产药物有用的反应。
桑卡拉纳拉南的项目将把计算机辅助合成规划工具与酶化学结合起来，用于药物发现和生产。“我们正在为酶化学进行逆合成分析。这主要是因为定向进化现在让酶能够适应催化新的反应，这些反应对制药工业很有用。”他说。
这一融合现在才在药物发现和生产中变得可行。“很长一段时间里，我们缺乏所需的数据集。”他说。但如今，许多数据集已被数字化并实现机器可读，这使新工具的应用成为可能。
普渡大学的“普渡计算”和“一体化健康”计划为桑卡拉纳拉南的研究提供了支持。他的工作依赖于物理人工智能研究所、罗森先进计算中心和可再生资源工程实验室。他还可以借助该项目的合作者们的专业知识，包括默克公司的迪普塔克·维尔马，以及普渡大学的迈克尔·拉迪施（农业与生物工程特聘教授、可再生资源工程实验室主任）、木原大辅（生物科学和计算机科学教授）、奇塔兰詹·达斯（化学教授）和拉马斯瓦米·苏布拉马尼扬（生物科学和生物医学工程教授）。
这项研究是普渡大学校长“一体化健康”计划的一部分，该计划涉及人类、动物和植物健康与福祉交叉领域的研究。
计算机科学和人工智能是“普渡计算”的基石——这是一项涵盖计算部门、物理人工智能、量子科学和半导体创新的综合性计划。
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