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南京大学研究团队开发新型分子结构生成器 助力未知化学物质识别
2025年12月15日 13:47:08
来源：化工仪器网 作者：宋池 点击量：4188
针对质谱数据稀缺导致未知化学物质识别困难的问题，南京大学研究团队开发了分子结构生成器MSGo。该模型采用虚拟谱图与概率掩码策略进行训练，在验证中正确识别48%的分子结构，性能优于现有方法，为暴露组学中未知化学品的智能鉴定提供了新方法。
南京大学韦斯教授课题组与合作者在化学物质结构智能识别领域取得进展。研究成果以"Pseudodata-based molecular structure generator to reveal unknown chemicals"为题，于2025年11月14日在线发表于国际期刊《Nature Machine Intelligence》。
小分子结构解析是暴露组学、环境健康等领域的基础科学问题。当前，将质谱数据转化为化学结构面临诸多挑战，包括实验质谱数据稀缺、模型与任务适配性不足，以及庞大化学结构空间的检索复杂性。这使得快速追踪人体与环境中存在的数百万种化学物质变得困难。
针对上述问题，研究团队以备受关注的全氟化合物(一类新污染物)为切入点，开发了名为MSGo的分子结构生成器。该工具能够直接从质谱数据生成候选化学结构，有助于高效发现未知化学物质。
研究的关键在于提出的“虚拟谱图耦合碎片掩蔽”训练策略。为克服真实质谱数据稀缺的瓶颈，团队生成了超过十万张全氟化合物的虚拟质谱图用于模型训练。通过耦合一种概率导向的动态碎片掩蔽机制，模型实现了从虚拟谱图到实验谱图的有效迁移学习，增强了其在实际应用中的鲁棒性。
此外，团队优化了质谱与分子结构的表示方法，提升了Transformer神经网络架构对于结构解析任务的适配性，并结合束搜索策略来生成结构。
验证结果显示，MSGo在测试中正确识别了验证集中48%的分子结构。对于全氟化合物，其生成的结构式(SMILES)语法准确率高达95.4%，在结构生成准确率上显著优于SIRIUS、CFM-ID等现有方法，并展现出良好的结构多样性生成能力。
在应用于真实废水样本分析时，MSGo成功识别出17类共51种全氟化合物，其发现结果与专家鉴定形成有效互补。研究表明，该工具在发现文献中已报道但未被特定专家注意的含氟新物质方面表现突出，展现了人机协作在化学品鉴定中的潜力。
进一步的测试表明，MSGo的框架可拓展至脂质等小分子的结构鉴定，显示出跨物质类别的泛化能力，有望应用于代谢组学、天然产物等领域。
研究团队指出，利用MSGo此类自动化工具，基于有限的实验质谱数据快速发现未知化学物质，对于应对当前环境中未知全氟化学品等挑战具有重要意义。研究通过伪数据训练和概率掩码策略，为解决从质谱到结构转换中的关键难题提供了新思路，为暴露组学与环境健康研究提供了智能化新方法。
素材来源：Nature Machine Intelligence
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