瑞士的研究人员通过考虑如何将一种分子结构转化为另一种分子结构，使用了反应信息学工具的组合来比较成对的分子结构虽然有些配对需要可行的转换，但其他配对需要多次复杂的结构重新排列。研究小组将第二组转化比作炼金术转化，以强调其复杂性。

比较和绘制化学空间中的分子，其中距离表示分子之间的相似性，可以揭示驱动药物开发的结构相似性和关系。然而，有许多方法来定义分子相似性，这导致了大量的方法来比较结构。

来自伯尔尼大学的让-路易斯·雷蒙领导的一个团队着手克服这一问题，他们开发了一种分析分子数据库的新方法，将结构相似性信息与借鉴反应信息学的工具相结合。该团队使用了几个数据集来测试该方法，包括美国食品和药物管理局批准的药物的数据库。

他们首先使用微分反应指纹(DRFP)算法来选择分子对，该算法将分子表示为数学对象。根据相似度测量，DRFP在化学空间中绘制了药物对与其最近邻居的图。然后，他们使用RXNMapper，一个经过一百万次化学反应训练的模型，在反应物和产物之间配对相应的原子。RXNMapper描述了每一对将一种药物转化为另一种药物的过程，而不管这种转化在化学上是否可行。

为每对药物的转化分配一个原子映射置信度分数，使研究人员能够区分由可行的化学过程相关的药物对和由更复杂的变化相关的药物对。雷蒙德解释说:“我们研究了反应信息学的一些技巧，特别是这种原子映射，计算机使用人工智能系统来观察反应是如何发生的，然后我们可以自动找到可能发生转化的配对。”在某种程度上，这不是炼金术，但它突出了非常有趣的关系。

具有高原子映射置信度分数的对表示具有复杂结构重排的转换。这些变化包括支架跳跃变化——具有相似生物活性但分子成分不同的化合物。例如，用于配对的8个分子指纹中有7个与氢可酮和丁苯那嗪相匹配。将其中一种转化为另一种需要形成一个奇异的双环，然后重新排列23个原子。揭示支架跳跃变化可能是药物设计的有用方法。然而，许多由原子映射确定的复杂转换看起来很难实现。

原子定位药物对丁苯那嗪和氢可酮通过双环化联系

墨西哥国立自治大学的jos Medina-Franco提出了一个名为化学多元宇宙(chemical multiverse)的概念，该概念通过几种功能和结构特性来分析复合数据集。他说，雷蒙德团队的工作与化学多元宇宙概念有关:“化学空间的组合或一致表示背后的基本原理是，单一结构表示无法捕获所有相关信息。”

Reymond表示，“当今科学的关键挑战之一”是开发处理数据的方法，以新的方式利用现有工具可以帮助我们理解大数据。潜在的转变可能会“在一堆数据中消失”，但他解释说，组合工具是一种有效的方法，可以突出不同化合物之间可能的联系。

Medina-Franco对此表示赞同:“增加化学空间分析指标，捕捉化学反应的相似性并估计化学反应的可行性”，可以帮助药物和合成化学家“通过识别有意义和合理的化学转化来设计化学文库”。

雷蒙德的团队打算继续在这一领域开展工作。在未来，他们希望将手性整合到分子指纹中，这是目前化学信息学的一个挑战。