9月4日消息，据Phys.org报道，Boyce Thompson研究所（BTI）与康奈尔大学的研究者开发了名为AIMe（AI Molecule Explorer）的人工智能工具，用神经符号AI预测、组织并检索超过1亿个已知小有机分子的质谱，为『小分子宇宙』绘制了一张庞大的可检索地图。

人体及其肠道微生物组会产生数千种影响免疫与代谢的小分子，但鉴定它们一直是生物医学的持久瓶颈：典型生物样本中80%以上的化合物无法用现有方法匹配到已知结构。质谱是小分子鉴定的主力技术，串联质谱（MS2）的碎片模式如同分子指纹，但实验参考谱库合计覆盖的化合物不足已知化合物的1%，逐一人工解析一个未知物可能耗时数天到数月，无库可匹配的谱图大多只能搁置。

AIMe反其道而行：不等实验谱库慢慢积累，而是用计算方法预测谱图，再组织成名为MS2KOSMOS的可检索资源。AIMe已生成逾8亿条预测谱图，基本覆盖PubChem这一最大公开化学数据库中的全部已知小有机分子，从而加速假设生成与化合物鉴定。

该项目由BTI教授、康奈尔化学与化学生物系教授Frank Schroeder与康奈尔计算信息科学教授、AI for Science研究所所长Carla Gomes合作完成，预印本已在bioRxiv发布，源代码将在论文正式发表后公开。对毒理学、食品分析以及微生物组代谢物研究而言，这一『预测优先』的检索范式有望显著降低未知物解析的门槛。 （来源：Phys.org）