В этом году в журнале американского химического общества вышла статья научной группы академика РАН Валентина Ананикова, вызвавшая немалый резонанс в мире химии. О ней писали в научных журналах и в мировых СМИ. Статья проливала свет на то, почему выходы прекрасно изученных реакций от эксперимента к эксперименту не воспроизводятся.

Научный редактор портала Indicator.Ru и главный редактор проекта Mendeleev.info Александр Паевский воспользовался этой статьей как поводом, чтобы поговорить с исследователем и о химии, как точной науке, и о применении в ней искусственного интеллекта, и о том, изжила ли себя Нобелевская премия и нужны ли новые научные премии в России и в мире.

А. Паевский: Начнём нашу беседу с вашей недавней статьи о магнитных мешалках, нашумевшей на весь мир (Cherepanova, V. A.; Gordeev, E. G.; Ananikov, V. P. “Magnetic Stirring May Cause Irreproducible Results in Chemical Reactions”, JACS Au, 2025). Сейчас в том журнале это самая читаемая и самая обсуждаемая в химии статья, о ней пишут во всех СМИ, в американских, в английских, в китайских… Недавно и российские СМИ подтянулись. Как эта работа появилась, как это вообще в голову пришло? Много лет люди мешают вещества, и никто не обращал внимание… Что в результате вы обнаружили?

В. Анаников: В нашей лаборатории мы ведём специальный проект на эту тему, его можно характеризовать слоганом «Сделаем химию точной наукой». Новая работа — не первая наша статья в этой серии, так в 2012 году вышла статья про якоря магнитных мешалок, которые переносят на себе частицы катализатора. У нас также есть работа про примеси, которые искажают спектры и целый ряд других исследований по улучшению воспроизводимости химических реакций.

Откуда вообще этот проект взялся, и почему мы считаем, что затронутая проблема важна? В связи с последним проектом с магнитной мешалкой, мы специально опрашивали химиков по воспроизводимости опубликованных выходов химических реакций. Мы опросили порядка 200 экспертов в химии о том, с какой точностью воспроизводятся химические реакции.

Большая часть экспертов сказала, что отклонение в выходах от заявленного порядка 20−25% — это почти норма. Что они приятно удивятся, если при проведении синтеза по опубликованной статье выход сразу воспроизвёдется с точностью выше, чем 20−25%. Существенная часть респондентов, примерно около трети, сказала, что в их практике бывали случаи, когда ошибка составляла 40, 45 или даже 50 %. И заметная часть респондентов, сказала, что в их практике было много случаев, когда выход воспроизводимой реакции оказывался в два или в три раза меньше, чем опубликованный результат.

Получается немного странная ситуация, в какой-то степени замалчиваемая сообществом… Мы берём известные реакции, которые полностью описаны. Из описания должно быть известно точно, какие вещества взять, в каком количестве, в каком растворителе, описана посуда, в которой проводится эксперимент, и другие детали. Почему же тогда выходы в химических реакциях воспроизводятся с такой существенной ошибкой или с такой большой вариативностью?

Поэтому и возник этот проект с посылом «Сделаем химию точной наукой».

По моему мнению, выходы химических реакций должны воспроизводиться с точностью 5 %. Ошибки взвешивания веществ, и другие ошибки в измерениях, которые естественным путем накапливаются, в сумме кумулятивно могут дать разницу в 5 %. Хотя, надо сказать честно, что до этого пока далеко и проблема очень многогранная. В неё вносит вклад и недостаточно чёткое описание процедуры, невнимательность при её выполнении самими химиками и много факторов, ещё не получивших широкую известность…

Наша последняя работа по этой теме связана с перемешиванием реакционной смеси на магнитной мешалке. Предыстория такая – однажды в моей лаборатории проводили синтез наночастиц. Сотрудник, который выполнял реакцию, обратил внимание, что размеры наночастиц, их форма и выходы, существенно различаются от эксперимента к эксперименту, то есть он не мог воспроизвести свои собственные результаты на следующий день. Он делал эксперимент снова и снова и не мог воспроизвести результаты, которые были получены совсем недавно.

А. Паевский: Какие наночастицы были?

В. Анаников: Наночастицы палладия, мы проводили реакцию синтеза металлических наночастиц палладия, в которой металлическая фаза формировались из раствора. Поначалу я, естественно, подумал, что сотрудник делает что-то не то. Я попросил повторить эксперимент еще одного сотрудника, но и у него результаты день от дня существенно различались. И тут мы поняли, что это — настоящая находка, эксперимент высокой ценности. Эксперимент, который не воспроизводится на следующий день, это супер-ценный эксперимент, мимо которого ни в коем случае нельзя проходить.

После этого ушло примерно два года на то, чтобы понять, в чем причина, проверить наши выводы и подготовить статью. Как выяснилось, причина в разном расположении сосудов на магнитной мешалке (и влияние размера и формы якорей магнитных мешалок).

Синтез наночастиц из раствора — это чувствительный процесс. Его протекание зависит от множества факторов, потому что размер, форма и выход наночастиц зависит от скорости нуклеации, от того, как появляются центры, вокруг которых наночастицы формируются и растут. И эта реакция носит отчасти цепной характер, то есть это каскад процессов, где один зависит от другого. И даже небольшое отклонение на самой начальной стадии запускает каскад процессов по другой траектории. Поэтому в такой реакции зависимость от положения сосуда на поверхности магнитной мешалки была очень заметной.

Мы воспроизводили реакцию много раз, проводили систематические исследования, брали разные модели магнитных мешалок с разной скоростью вращения, при разной температуре, разной форме сосудов, разной форме якорей магнитных мешалок. И именно наш первый эксперимент с наночастицами попал в итоговую статью, как одно из экспериментальных обоснований. Потом мы изучали другие реакции на предмет их чувствительности к перемешиванию. Оказалось, что есть реакции, у которых средняя чувствительность, есть реакции, у которых малая чувствительность к положению сосуда на поверхности магнитной мешалки. Для некоторых процессов нет видимой разницы в зависимости от положения на поверхности магнитной мешалки.

Малая чувствительность означает, что будет наблюдаться порядка 10-15% разница в выходах реакции от эксперимента к эксперименту. Это те самые 10-15%, которые почти всегда наблюдаются.

В итоге вышла эта резонансная статья. Мне кажется, что если представить себе статью, которую должен прочитать каждый химик, то это — именно статья о перемешивании реакционных смесей, потому что все химики используют перемешивание на магнитных мешалках. Мы не хотим сказать, что во всех реакциях будет наблюдаться существенная зависимость от положения колбы на мешалке. Ещё раз повторюсь, что есть реакции со средней чувствительностью, есть реакции с высокой чувствительностью и некоторые реакции, которые нечувствительны к таким эффектам.

Но для синтетических процедур, которые публикуются в журналах уже как окончательные методики, рекомендованные для применения другими специалистами во всем мире, нужно однозначно делать так называемый контрольный эксперимент в зеленой зоне. Нужно брать один реакционный сосуд и помещать его в ту зону, где обеспечивается однородный характер перемешивания. Обычно это в центре магнитной мешалки. Вот этот контрольный эксперимент непременно должен быть проведён, и его результат описан в статье. Необходимость проверки влияния перемешивания наше исследование показало однозначно.

А. Паевский: Ваш результат, наверное, должен иметь какие–то последствия и дальше, если полученную реакцию переносишь в производство? Я думаю, что даже особенно в мало- и микротонажке, так точно должно быть.

В. Анаников: Вероятно это одна из причин, почему так плохо масштабируются химические процессы на начальном этапе. Результаты, описанные в статьях на малом количество вещества (исследовательский диапазон в лаборатории), в существенной степени подвержены этим затруднениям.

После выхода за пределы малых количеств, химики переходят от отдельных экспериментов к производству. Это уже масштабный процесс, в котором массоперенос — одно из ключевых понятий. Там редко применяются магнитные мешалки, а в основном используют другие типы мешалок, которые обеспечивают интенсивное и однородное перемешивание. Специалисты, которые занимаются химическими технологиями, обычно понимают существенное влияния массопереноса.

Основная целевая аудитория нашей работы — это, скорее, исследовательский сегмент, который пользуется магнитными мешалками.

Повторюсь, для химических технологий массоперенос — одно из ключевых понятий. Реагенты смешиваются, их надо быстро перемешать. Если при добавлении с определённой скоростью будет неэффективное перемешивание, параметры реакции, выход продукта будут различаться от раза к разу, для технологических решений это недопустимо. И один из шутливых комментариев, который мы получили на эту статью от профессиональных технологов, звучал так: «Наконец-то химики в лабораториях обратят внимание, что реакции надо качественно перемешивать».

А. Паевский: Но работа под слоганом «Сделаем химию точной наукой» — это всё–таки не основная тематика вашей лаборатории. Расскажите о своем мейнстриме, чем вы сейчас занимаетесь.

В. Анаников: Да, это лишь один из проектов нашей лаборатории. Безусловно, он перекликается со многими другими, потому что мы хотим высокоточных результатов в остальных наших химических проектах.

Если же говорить об основных направлениях работы лаборатории, мы изучаем механизмы каталитических реакций и разрабатываем новые каталитические системы. Работа, которая уже получила существенное развитие, это исследование и создание динамических каталитических систем. В нашей лаборатории были впервые открыты и описаны коктейлевые катализаторы, исследование которых помогает развитию теории динамического катализа. Обычно, когда химик берёт катализатор (это может быть гомогенный катализатор или гетерогенный катализатор), он предполагает априори, что то, что он взял, это и будет катализатором в реакции. Строит механистическую концепцию, выдвигает гипотезу, даже оптимизирует катализатор, используя эти знания как начальное условие.

Мы показали, что то вещество, которое обычно берётся в качестве катализатора, можно рассматривать только в качестве предшественника катализатора, потому что, как только вещество помещается в реакционную среду, оно видоизменяется, и иногда видоизменяется очень существенно.

Настоящий катализатор формируется во время реакции и строение каталитического центра может существенно отличаться от того вещества, которое было взято как предшественник. Например, мы берём катализатор, в котором содержится один атом металла (монометаллический комплекс). Комплекс металла в начальный период времени превращается в кластер, в котором несколько атомов металла, и уже с участием кластера идёт та каталитическая реакция, которая имеет место. Либо может произойти превращение ещё глубже, могут сформироваться наночастицы, и уже эти наночастицы будут активными центрами в катализе.

Если мы берём гетерогенный катализатор (наночастицы в качестве предшественника катализатора), например, палладий на углероде Pd/C, то там очень часто наблюдается отрыв атомов или кластеров от поверхности наночастицы и переход в раствор. В таком случае каталитическая реакция идёт уже в растворе.

Понятие коктейля возникло из экспериментального факта, что одновременно в растворе присутствует много различных металл–содержащих частиц. Есть монометаллические, биметаллические, триметаллические — по количеству атомов металла, есть кластеры металлов, и на всех этих компонентах реакция идёт с разной скоростью. Более того, в разных реакциях эти компоненты проявляют различную активность.

Например, можно рассмотреть реакцию кросс–сочетания с участием арилхлоридов. В этом случае, преимущественный маршрут — это монометаллические комплексы, которые наиболее активны. Для реакции с участием арилиодидов существенной активностью обладают наночастицы, а реакция с арилбромидами занимает промежуточное положение. Чтобы добиться хорошего выхода, в случае арилхлорида надо стабилизировать молекулярную форму, в случае арилбромида задействуют более широкий набор катализаторов. В случае арилйодида реакция вообще катализируется любой формой металла при условии формирования динамической системы. То есть не нужно брать никаких дорогих лигандов, можно взять самый простой катализатор, и он сработает.

А. Паевский: Как такие механизмы катализа изучают?

В. Анаников: Очень хороший вопрос! Поскольку система динамическая и сложная, то изучать её непросто. Наверное, это одна из причин, почему это явление не открыли раньше. Коктейлевые катализаторы стало возможным изучать только тогда, когда стали доступными хорошие методы исследования. Здесь нужно применять комплекс физико–химических методов. Мы обязательно проводим масс-спектрометрическое исследование, оно позволяет зафиксировать заряженные комплексы, которые есть в растворе. Мы используем спектроскопию ЯМР для наблюдения за кинетикой реакции и регистрации спектров стабильных промежуточных соединений. Обязательно используем электронную микроскопию, которая показывает, какого размера частицы формируются в системе. Рентгеновские методы — EXAFS, например (Extended X–ray absorption fine structure — прим А.П.), чтобы показать характер металлических частиц в растворе. Динамическое светорассеивание для наблюдения за размером частиц, и ряд других методов.

Получается, что минимальный набор, который мы используем — это пять методов. В предыдущем историческом периоде считалось, что реакцию можно изучать одним-двумя методами. Сейчас мы пришли к тому, что для понимания механизмов каталитической реакции нужно применять минимум пять методов исследования.

Итак, основное наше направление — это динамические каталитические системы, разработка катализаторов нового поколения. Когда мы впервые опубликовали наши исследования (примерно 15 лет назад), то открытие вызвало большой скепсис, потому что динамические катализаторы — сложная система. Никому не хочется иметь дело со сложными системами. Хочется иметь дело с простой системой — как описано в учебнике, металл, два лиганда, вот и весь катализатор. Но за последние 10 лет были обнаружено множество других каталитических систем, которые тоже имеют коктейлевую природу. В настоящее время это уже один из общепринятых механизмов катализа.

А. Паевский: Вам биохимики не говорили, наконец-то эти химики додумались до коферментов и всего остального?

В. Анаников: До прямого сравнения с биологическими системами пока не дошло (хотя, на мой взгляд, этот период не за горами). Но были открыты «коктейли» на палладии, на никеле, на меди, на кобальте, на родии, на рутении. То есть, повсеместно были открыты другие коктейлевые каталитические системы и вышло много публикаций, которые подтвердили нашу гипотезу. Более того, в области катализа активно ходит такая шутка: «Плохая новость — может оказаться, что все каталитические системы будут иметь коктейлевую природу, и мы ошибались в их описании в своих предыдущих статьях. Но есть и хорошая новость, мы снова подадим заявки на гранты и заново изучим эти более сложные механизмы катализа».

А. Паевский: Я так понимаю, что следующий этап, это, видимо, применение искусственного интеллекта в работе химика.

В. Анаников: Верно. Для того, чтобы изучать каталитические системы, нужно пользоваться несколькими — минимум пятью — методами, и количество получаемых данных оказывается очень большим. Даже один современный масс–спектрометр за сутки может произвести столько данных, сколько человеку вручную обрабатывать несколько лет. Это просто физически невозможно сделать, и исследователь обрабатывает в первую очередь те сигналы, которые легко обрабатываются, или те, которые сразу подтверждают выдвинутую гипотезу.

Когда есть предположение о строении молекулы, то проверить наличие сигналов в спектре несложно. Есть ли искомое вещество в спектре? Да, есть. Значит, можно предположить соответствующий механизм процесса.

Но то, что в спектре есть ещё много веществ, структура которых не была установлена, может остаться игнорируемым фактом. Понятно, что такое исследование не является полным, это некий «cherry picking». То есть, это небольшая часть общего паззла, и вот по одному фрагменту из общего паззла, который удалось быстро распознать, химик пытается догадаться обо всей картине. Наше исследование говорит, что паззл надо выстраивать по максимуму фрагментов, может быть, по всем. Единственная возможность добиться подобного результата за относительно короткий срок — это применение цифровых технологий.

У нас давно была задумка изучить каталитическую систему достаточно полно, например, охарактеризовать все наночастицы, которые вступают в реакцию. Мы подсчитали, что при нашей ручной скорости обработки данных с использованием доступного на тот момент программного обеспечения (программного обеспечения, которое было до эпохи нейронных сетей), на этот проект бы нам понадобилось 50 человеко-лет.

Либо одному человеку 50 лет заниматься обработкой, либо коллективу из пяти исследователей 10 лет заниматься обработкой данных. Это, разумеется, невозможно и по трудозатратам, и по стоимости, да и человек не может столько лет выполнять такую монотонную работу. Поэтому мы обучили нейронную сеть, проверили её, протестировали, и использовали для нашего проекта по распознаванию наночастиц. Как оказалось, та работа, на которую человек может потратить десятки лет, у нейросети занимает несколько часов.

В результате нам удалось создать самый активный в мире гетерогенный катализатор для реакции кросс–сочетания: мы поняли, какие типы частиц надо брать, для того чтобы они проявляли максимальную активность.

Конечная цель всех этих работ по изучению механизмов катализа — создание катализаторов нового поколения, которые в миллион раз эффективнее, чем классические. То есть надо понять, какие из огромного массива частиц самые активные, и дальше уже целенаправленно получить их и применять.

А. Паевский: Но вы начинали научную карьеру явно не с искусственного интеллекта. Как пришел в химию будущий академик Анаников и чем он занимался изначально?

В. Анаников: В своей дипломной работе я занимался химией ацетиленовых углеводородов. Это была классическая органическая химия, реакция присоединения к ацетиленам. Довольно быстро я начал пользоваться металлокомплексным катализом, потому что он ускоряет химические реакции и позволяет проводить невозможные, с точки зрения некаталитических процессов, реакции. Затем я поступил в аспирантуру в Институт органической химии им. Н.Д. Зелинского РАН. Здесь я продолжил работу по активации тройной связи ацетиленовых углеводородов. И уже вплотную занялся металлокомплексным катализом. Мне очень повезло, на конференции, на которой я был еще студентом, я познакомился с Ириной Петровной Белецкой, и она стала моим научным руководителем. Именно она во многом дала мне правильное понимание металлокомплексного катализа. Я очень многому научился у Ирины Петровны, за что ей искренне признателен. Она — замечательный учёный, у неё глубокое знание и понимание химии с поразительным умением видеть то, что многие даже не замечают.

А. Паевский: Мы начали говорить про искусственный интеллект в химии. Вы сейчас много про это рассказываете, даже читаете пленарные лекции на эту тему. Часть тематики мы уже затронули: обработка сигналов в спектрах. Но это только малая часть применения ИИ в химии. Где сейчас ещё перспективно применять искусственный интеллект?

В. Анаников: Отличный вопрос. Пленарную лекцию по искусственному интеллекту в химии я прочёл в 2022 году. Это была первая пленарная лекция в нашей стране по практической интеграции искусственного интеллекта в исследования в химии. Всего три года назад, представляете? В тот момент это было новым и экзотичным направлением. Сейчас лекция по искусственному интеллекту в химии это уже совершенная норма. Участники даже удивляются, если на конференции нет лекции или доклада по ИИ.

Мы провели классификацию систем ИИ в химии, и сейчас мы говорим о том, что искусственный интеллект применяется в химии на трёх уровнях.

Первый уровень называется «ИИ–ассистент», то есть искусственный интеллект применяется как ассистент для решения огромного количества простых, но трудоёмких задач. Обработка текста, перевод с языка на язык, патентные поиски, аналитическая работа, обработка черновиков текстов, подготовка методических материалов, и многое другое. Очень часто для этого используются большие языковые модели, и это самый массовый сегмент в плане количества пользователей. Чтобы пользоваться ИИ на этом уровне, не нужно специальных знаний, то есть, любой учёный может этим пользоваться через текстовый чат–бот. Это первый уровень, самый базовый.

Например, в нашей практике была подготовлена обзорная работа по определению наиболее перспективных областей применения ИИ в химии. Мы анализировали активные области применения искусственного интеллекта в науке. Чтобы сделать этот обзор, нужно было проанализировать примерно 100 тысяч статей. На анализ, каталогизацию и описание одной статьи вручную человек тратит примерно 30 минут. При ручном выполнении это был бы проект на много лет, и он бы устарел до того, как завершился. При помощи нейронных сетей аналитическая работа была проведена за несколько дней. Что очень важно, проверить результаты можно было быстрее, чем получить их. Искусственный интеллект может ошибаться, и результаты его работы нужно проверять.

Второй уровень называется «ИИ–аналитик». В этом случае нейронные сети используются для анализа данных. Это как раз тот уровень, о котором я говорил выше, — ускорение анализа масс–спектометрических данных, ускорение анализа данных электронной микроскопии. Как и на первом уровне, эффект ускорения очень большой — вместо нескольких лет обработку данных можно провести за насколько часов.

Понятно, что эта технология нам очень нужна и открывает новые горизонты в исследованиях. Для работы на втором уровне надо уметь программировать, освоить хотя бы базовое программирование на Python. Решаемые задачи — анализ данных, выявление трендов, корреляции, предсказания свойств материалов, новых веществ, предсказания структур катализаторов на основе известных данных и многое другое.

Более того, сейчас выкристаллизовался третий уровень использования ИИ, он называется «ИИ–исследователь». На этом уровне искусственный интеллект берёт на себя частично творческие функции исследователя.

До недавнего времени была общепринята позиция, что искусственный интеллект будет выполнять простую техническую работу, а творческая деятельность и интуиция всегда останется за человеком. Надо сказать, что сейчас эта позиция несколько пошатнулась. Искусственный интеллект вышел на третий уровень своего иерархического развития и решает определённые задачи, которые ранее относились к области творчества и интуиции.

Первый пример из нашей практики —мы «оцифровали» интуицию химиков в определении сложных молекул.

А. Паевский: Химик–синтетик с хорошим опытом может посмотреть на молекулу и сразу сказать «это сложная молекула» и даже дать градации сложности. А что может искусственный интеллект в этой области?

В. Анаников: Да, опытный химик может быстро определить сложность молекулы. Причём сделает это особо не задумываясь, за секунды. Чтобы решить эту задачу цифровым способом, мы сначала привлекли коллектив из 50 химиков, и они оцифровали «сложность» 300 тысяч молекул. Это были данные, на которых впоследствии обучалась нейронная сеть. Нейронная сеть успешно освоила шкалу сложности молекул и после обучения выдаёт численное значение молекулярной сложности.

У понятия молекулярной сложности появилась цифровая шкала, и её теперь можно применять в описании химических реакций. Был задействован так называемый алгоритм ранжирования. С помощью алгоритмов ранжирования можно часть задач, которые человек решает интуитивно, переложить на цифрового помощника.

А. Паевский: Я, на самом деле, даже сразу сходу придумал задачу, которая, думаю, будет решаться, если набрать достаточное количество данных, фотографий, на которых можно тренировать нейросеть. Это определение времени постройки того или иного здания по стилю.

В. Анаников: В своих лекциях я привожу пример интуиции и задачи ранжирования из классической литературы — «Мертвые души» Н.В. Гоголя. Мужики стояли и смотрели на колесо экипажа и прикидывали, доедет или не доедет до того или иного места. Говорят, до Москвы доедет, а до Казани — уже не доедет. Это пример интуитивного решения задачи ранжирования, поскольку мужики уже телег и колес насмотрелись. Они смотрят на степень износа материала, на поверхность, на уровень скрипа, искривления, на степень загрузки экипажа... И вроде бы это интуитивно, но на самом деле суждение определяется тем опытом и данными для сравнения, которые у человека накопились.

Это один из примеров задачи ранжирования. Обучить искусственный интеллект, чтобы он по фотографии или лучше видео движения колеса определял ресурс — решаемая задача для современного искусственного интеллекта, как и множество других возможных приложений.

Конечно, далеко не все аспекты интуиции человека можно легко оцифровать. Но часть задач, которую человек решал интуитивно, перекладываются на цифровые алгоритмы. А раз уж мы написали нейронную сеть, которая определяет сложность молекул, она с высокой скоростью может оцифровать всю химическую вселенную, все молекулы, которые мы знаем.

Ещё одна область применения искусственного интеллекта на третьем уровне — это генераторы гипотез. Искусственный интеллект может генерировать гипотезы для конкретной задачи в химии, а другая программа искусственного интеллекта, ИИ–аналитик, проверяет гипотезу, например, по спектральному анализу. Генерация гипотез, а затем их проверка по спектру, позволяет отобрать рабочие гипотезы. Поскольку искусственный интеллект может сгенерировать очень много гипотез, они перекроют широкое поле, таким образом можно найти даже нестандартные гипотезы.

Мы такую работу провели, мы взяли старые масс–спектрометрические данные, накопленные за десятки лет. Провели поиск и нашли новые реакции, о которых не догадывались в тот момент, когда эксперименты были проведены.

Помните старый фильм «Назад в будущее»? Сейчас ИИ-исследователь позволяет сделать что-то подобное — поиск реакций в прошлом. Сейчас можно сказать исследователям: ни в коем случае не выкидывайте старые компьютеры, искусственный интеллект проанализирует жёсткий диск и найдет новые реакции в старых давно забытых данных.

На сегодняшний день можно констатировать, что в химии уже сформированы три уровня искусственного интеллекта. Искусственный интеллект-ассистент, аналитик и исследователь. Важно понимать классификацию искусственного интеллекта и планомерно применять в своих исследованиях все три уровня.

А. Паевский: Два финальных и традиционных вопроса.

Первый вопрос я всем стараюсь задавать всем учёным. Какие есть нерешённые задачи вашей области. «Святой Грааль» или «Задача тысячелетия» в химии.

В. Анаников: С ходу готов назвать одну, недавно она была в категории невозможных задач, хотя сейчас планка сдвигается. Это функционализация сложных молекул с атомарной точностью. Представьте себе, у вас есть достаточно сложная органическая молекула. Например, молекула природного соединения или лекарственного препарата, в которой нужно провести точечную функционализацию — ввести функциональную группу в определённом месте молекулы, не затронув остальных частей.

Как это будет делаться? Сложная молекула обычно синтезируется из десятка или более отдельных фрагментов. То есть, сначала надо ввести этот заместитель в нужный фрагмент, а затем заново провести всю синтетическую процедуру шаг за шагом. Полный многостадийный синтез, который состоит из множества этапов, — это очень дорогостоящая и времязатратная процедура.

Но напрямую нужное место молекулы сейчас функционализировать невозможно — для этого нет универсальной методологии. Нет подходов, которые позволяли бы сложные молекулы изменять в нужном месте. Доступная нам методология — это пошаговая сборка молекулы из отдельных частей. Это настоящий вызов в органической химии: уметь точечно трансформировать сложные молекулы. Не собирать их заново из маленьких фрагментов, а уметь сразу трансформировать в нужном месте. Тот, кто найдёт универсальное решение, безусловно, получит свое признание.

А. Паевский: Второй вопрос, собственно, вызван появлением премии «Вызов» и других премий. Классика научной награды — это Нобелевская премия, и есть Нобелевская премия по химии, одна из трёх научных «нобелевок». Я часто я слышу среди химиков, что премия себя исчерпала, её получают биологи, информатики, физики, но только не химики. Вот что вы можете сказать про современную Нобелевскую премию по химии? Она как бы имеет смысл, имеет право на существование и есть ещё за что их вручать-то по химии?

В. Анаников: Отличный вопрос. У меня по этому поводу другое мнение. Да, действительно, Нобелевская премия по химии иногда вручается за работы, как бы выполненные в области биологии или как бы выполненные в области цифровой химии и искусственного интеллекта (как было в прошлом году). Мои коллеги-химики очень часто расстраиваются, даже обижаются, потому что в химии много достойных работ, за которые можно было бы вручить Нобелевскую. За хорошие катализаторы, за новые реакции, за функциональные материалы, которые меняют лицо современного мира. Вместо этого премия вручается по тем областям, где в своё время Нобелевская премия не была учреждена по разным причинам.

Если честно, мне такая ситуация нравится. Когда Нобелевский комитет вручает Нобелевскую премию по химии за работу по биологии или за работу по машинному обучению, или искусственному интеллекту, то Нобелевский комитет как бы говорит мне: «смотри, это тоже химия». После этого, я могу считать эту область науки химией и могу проводить там свои исследования. Я считаю, что если исследователь считает нужным, он может и сам расширить свою междисциплинарную границу, но иногда помогают решения Нобелевского комитета, они встряхивают сообщество. Научное сообщество смотрит и говорит, «да, действительно, там есть химические проблемы». Нобелевская премия, безусловно, сохраняет свою важность. Пусть она будет как реперная точка, от которой мы будем отталкиваться. Несмотря на все её сдерживающие факторы и ограничения, она занимает свое важное место.

Однако, нельзя чтобы она была единственной премией, нельзя, чтобы вот этот формат ставил эксклюзивные рамки рассмотрения научных достижений. Важны и новые премии — за конкретное научное достижение, за инженерное решение, за научный прорыв года и другие открытия. Эти премии очень нужны, и они уравновешивают детерминированность тех классических премий, которые возникли исторически.

А. Паевский: Ну и финальный вопрос, как вы оцениваете уровень премий в нашей стране и особенно уровень химических работ?

В. Анаников: Уровень награждаемых работ поразительно высокий, и общий, и работ по химии в частности. И это очень здорово, что реальные учёные за свои исследования получают достойную награду. Грамотное и своевременное признание достижений учёных имеет важное значение.

Появление в нашей стране достойных премий: премия «Вызов» и премия Сбера очень своевременно. Такие премии очень нужны научному сообществу. И очень важно, что они выходят за исторические форматы старых премий, открывая новые горизонты познания Природы.

Источник: Indicator.Ru.