OpenAI의 GPT-5.4 모델과 Molecule.one의 자동화 연구 시스템이 협력하여 신약 개발의 병목 현선 중 하나인 찬-람 커플링 반응의 수율을 크게 향상했습니다. AI가 스스로 문헌을 탐구하고 새로운 화학 반응 아이디어를 제안하며 자동화 실험을 수행한 결과, 인간 화학자들의 실제 실험실 검증을 거쳐 실질적인 성과를 입증했습니다.
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2026년 6월 17일 연구 간행물
준자윈적인 AI 화학자가 의학 화학의 어려운 반응을 개선하다
Molecule.one의 Maria 시스템과 함께, GPT‑5.4는 찬-람 커플링(Chan-Lam Coupling) 반응의 수율을 테스트된 기질의 80% 이상에서 향상시키는 놀라운 첨가제를 발견했습니다.
OpenAI의 과학 분야 연구는 단순한 신념에서 비롯되었습니다. 첨단 AI가 과학자들의 강력한 파트너가 되어 더 많은 아이디어를 탐색하고 동떨어진 개념을 연결하며 더 나은 실험을 설계하고 인류에게 유익한 발견을 가속화할 수 있다는 것입니다. 우리는 이미 수학의 단위 거리 문제, 이론 물리학의 글루온 진폭에 대한 새로운 결과, 그리고 생물학에서 세포외 단백질 합성 비용을 낮추는 데 GPT‑5가 기여한 초기 사례들을 공유한 바 있습니다. 또한 생명 과학 연구와 신약 발견 워크플로우를 지원하기 위해 특별히 제작된 목적 기반 모델인 GPT‑Rosalind도 소개했습니다.
이 프로젝트는 그 궤적을 의학 화학으로 확장합니다. 이 분야에서는 오직 논리적 추론만으로는 발전을 측정할 수 없습니다. 가설은 실제 분자, 기기 및 실험적 오차가 있는 실험실에서 작동해야 합니다. Molecule.one과 협력하여 우리는 고 처리량 실험실과 통합되어 자율적으로 연구를 수행하는 에이전트형 화학 AI인 'Maria'에 GPT‑5.4를 연결했습니다. 그리고 여러 중요한 반응 군 중 하나를 개선한다는 개방적인 목표를 부여했습니다. 이 시스템은 연구 제안을 생성하고, 실험을 설계 및 실행하며, 실험 데이터를 분석하고 후속 실험을 제안했습니다. 인간은 방향을 제시하고 평가하는 프롬프트를 설계하며 테스트할 제안을 선택하는 과정에 계속 참여했습니다. 또한 인간 연구자들은 실험 계획에 제한적인 수정을 가하고, 기본적인 실험실 조작을 지원했으며, 최종 결과를 독립적으로 검증했습니다.
가장 유망한 제안이었던 OAI-M1-03은 화학자들이 탄소-질소 결합을 형성하는 데 사용하는 반응인 찬-람 커플링(Chan-Lam coupling)의 어렵지만 유용한 버전에 초점을 맞추었습니다. 공정 화학을 위한 찬-람 커플링을 개선한다는 개방적 목표에서 시작하여, GPT‑5.4는 일차 술폰아미드가 도전적이면서도 가치가 높은 기질 군임을 독립적으로 식별하고, TEMPO를 포함한 온화한 산화제가 반응을 개선할 수 있다고 제안했습니다. Maria Lab에서 두 번의 실험 사이클을 거치면서 이 아이디어는 상당한 개선을 가져왔습니다. 최적화된 조건에서 테스트된 보론산의 88%와 술폰아미드의 83%에서 측정된 수율이 향상되었습니다. 평균 수율은 16.6%에서 25.2%로 상승했으며, 수율이 30%를 넘는 반응의 비율은 15.6%에서 37.5%로 증가했습니다.
이후 인간 화학자들은 벤치 규모에서 대표적인 반응을 반복했습니다. 이 실험은 마이크로리터 규모의 결과를 확인시켜 주었는데, 14개의 기질 쌍 중 11개에서 더 높은 수율을 보였으며 대부분의 경우 2배 이상 증가했습니다. 이는 의약 화학자들이 마이크로리터 단위의 선별 실험뿐만 아니라 실제 신약 발견 과정에 쓰이는 실질적인 실험실 환경에서도 작동하는 반응이 필요하기 때문에 중요합니다. 합성이 신약 개발의 주요 병목 현상이 되는 경우가 많기 때문에 이 의학 화학 분야의 개선은 특히 고무적입니다. 과학자들은 자신이 직접 만들거나 얻을 수 있는 분자만 테스트할 수 있기 때문입니다. 항암제, 항균제, 이뇨제를 포함한 광범위한 치료 분야의 약물에 술폰아미드기가 존재하지만, 역사적으로 보론산과 일차 술폰아미드의 찬-람 커플링은 수율이 낮았습니다. 이 형태의 반응을 더욱 안정적으로 만들면 의약 화학자들에게 잠재적으로 유용한 분자를 생성하고 탐구하는 데 더 폭넓고 실용적인 방법을 제공할 수 있습니다.
아직 초기 결과에 불과하지만, 이는 우리가 나아가고자 하는 더 넓은 방향, 즉 연구 루프의 많은 부분에서 과학자들에게 가치 있는 파트너가 될 수 있는 AI 시스템에 대한 또 다른 구체적인 예시를 제공합니다. 모델은 문헌을 검토하고, 예상치 못한 아이디어를 제안하며, 실험 설계 및 분석을 돕고 인간 화학자가 평가할 수 있는 과학적 발견에 도달했습니다.
June 17, 2026 Research Publication A near-autonomous AI chemist improves a challenging reaction in medicinal chemistry With Molecule.one’s Maria, GPT‑5.4 found a surprising additive boosting Chan-Lam Coupling yields for over 80% of tested substrates. Read the paper Share OpenAI’s work in science is motivated by a simple belief: advanced AI can become a powerful partner for scientists, helping them explore more ideas, connect distant concepts, design better experiments, and accelerate discoveries that benefit humanity. We have already shared early examples of models contributing to novel results in mathematics, including work on the unit distance problem , in theoretical physics, through a new result on gluon amplitudes , and in biology, where GPT‑5 helped lower the cost of cell-free protein synthesis in an automated lab. We also introduced GPT‑Rosalind , a purpose-built model to support life sciences research and drug discovery workflows. This project extends that trajectory into medicinal chemistry, where progress cannot be measured by reasoning alone. A hypothesis has to work in the lab with real molecules, instruments, and experimental noise. Working with Molecule.one (opens in a new window) , we connected GPT‑5.4 to Maria—an agentic chemistry AI integrated with a high-throughput laboratory for autonomous research—and gave it an open-ended goal: to improve one of several important reaction classes. The system generated research proposals, designed and ran experiments, analyzed experimental data, and proposed follow-up experiments. Humans remained in the loop by designing steering and grading prompts and selecting proposals to test. They also made limited corrections to experimental plans, assisted with basic laboratory operations, and independently validated the final result. The most promising proposal, OAI-M1-03, focused on a difficult but useful version of Chan–Lam coupling, a reaction chemists use to form carbon-nitrogen bonds. Starting from the open-ended goal of improving Chan–Lam coupling for process chemistry, GPT‑5.4 independently identified primary sulfonamides as a challenging, high-value substrate class and suggested that mild oxidants, including TEMPO, could improve the reaction. Across two cycles of experimentation in Maria Lab that idea produced a significant improvement. Under the optimized conditions, measured yields improved for 88% of the boronic acids and 83% of the sulfonamides tested. The mean yield rose from 16.6% to 25.2%, and the share of reactions above 30% yield increased from 15.6% to 37.5%. Human chemists then repeated representative reactions at bench scale. Those experiments confirmed the microliter-scale results, showing higher yields for 11 of 14 substrate pairs, with a more than twofold increase in most cases. That matters because medicinal chemists need reactions that work not just in micro-liter screening experiments, but also in practical lab workflows used during drug discovery. Improvements in this area of medicinal chemistry are particularly exciting because synthesis is often a major bottleneck in drug discovery: scientists can only test the molecules they can make or otherwise obtain. The sulfonamide group appears in medicines across a wide range of therapeutic areas, including anticancer drugs, antimicrobials, and diuretics, yet the Chan–Lam coupling of primary sulfonamides with boronic acids has historically given low yields. Making this form of the reaction more reliable could give medicinal chemists a broader and more practical way to produce and explore potentially useful molecules. While this is still an early result, it provides another concrete example of the broader direction we are working toward: AI systems that can become valuable partners to scientists across much of the research loop. The model reviewed the literature, proposed an unexpected idea, helped design and analyze experiments, and arrived at a scientific finding that human chemists could evaluate. Maria Lab: Molecule.one's specialized high-throughput laboratory that ran 10,080 reactions in OAI-M1-03 Why the chemistry problem matters Organic chemistry underpins all small-molecule medicines, as well as products in agriculture, electronics, and materials science. A reaction is especially useful when it can make the same kind of chemical bond reliably across many different starting materials. When reactions produce low yields or too many unwanted byproducts, chemists may have to abandon otherwise promising molecules or spend significant time developing a different route. This makes synthesis a major bottleneck in drug discovery: scientists can generally only test the molecules they can make or otherwise obtain. Chan–Lam coupling is useful in medicinal chemistry because it forms carbon-nitrogen bonds, which are common in medicines. However, the reaction does not work equally well for every class of molecule. In particular, coupling primary sulfonamides with boronic acids has historically produced low yields. Sulfonamides are an important family of molecules found in medicines used in oncology and infectious disease. Making this reaction more reliable could give medicinal chemists a broader and more practical way to produce and explore potentially useful molecules. Connecting GPT‑5.4 to Maria AI and Lab The combined system paired complementary capabilities. Prompts written by scientists working with Maria AI were used with GPT‑5.4 within a harness to generate and rank thousands of possible research proposals. Human chemists reviewed the small subset of proposals that ranked highest according to the system and selected four for laboratory testing. Maria AI then translated selected high-level plans into detailed lab instructions, ran thousands of high-throughput experiments, analyzed the raw data, and returned structured results to GPT‑5.4. One of the four selected proposals, OAI-M1-03, suggested using mild oxidants such as TEMPO to improve the performance of the Chan-Lam reaction for sulfonamide synthesis. Chemists found the suggestion both surprising and interesting. We share the detailed findings from OAI-M1-03 in this blog post and in the paper (opens in a new window) . The final research proposal was then used by Maria to generate experimental grids, with slight corrections by humans. The largest human correction was to avoid dimethyl sulfoxide, or DMSO, as a solvent because chemists were concerned it could react with the stronger oxidants used as comparisons. The full process took three months, from the first prompt on March 4th to sharing the OAI-M1-03 results with independent experts on June 4th. We describe this workflow as near-autonomous, not fully autonomous, because human chemists still made important decisions throughout the process. The model proposed the key research ideas, while human chemists provided high-level steering and judgment, corrected experimental details, helped prepare lab consumables and reagents, and repeated key experiments by hand. What we found OAI-M1-03 identified TEMPO as a useful additive for the primary sulfonamide Chan-Lam coupling studied here. Under the optimized conditions, the reaction improved in two ways: average yield went up, and more substrate combinations reached practically useful yields. Across two cycles, Maria ran a total of 10,080 reactions – more than a chemist running three reactions every day would run in a decade. That scale mattered because chemistry results can be misleading when they are tested on only a few examples. A reaction can look promising on one pair of starting materials, but fail across a broader set of molecules. Thousands of reactions made it possible to identify TEMPO among ten tested oxidants, see the effect repeat across diverse combinations, and find its limitations. After analyzing the first round of data, the system proposed a more focused second round of experiments to test follow-up hypotheses. One useful follow-up finding was that TEMPO cou