信息密集型合成加速分子发现：混合池筛选将实验次数从 O(d) 降至 O(log d)

研究者提出一种算法控制的随机合成方法，通过设计并制备复杂混合物、以混合池形式测试后再解卷积分子-活性图谱，从而高效搜索大范围分子空间。理论上该方法可将从 d 个候选分子中找到最优分子所需实验数从 O(d) 降至 O(log d) 或 O(1)。在基于预估蛋白质适应度景观的模拟中，其找到活性分子所需实验数比现有贝叶斯优化方法少一个数量级。