ChatGPT z RDKit wspiera analizę i wizualizację cząsteczek chemicznych

Wprowadzenie: Nowa era analiz chemicznych ze sztuczną inteligencją

Rzeczywistość naukowa, którą dziś obserwuję, mocno różni się od tej sprzed kilku lat. Technologia coraz odważniej wkracza do laboratoriów i na sale wykładowe, przekształcając sposoby prowadzenia badań, interakcji i samego procesu edukacyjnego. To, czego byłem świadkiem w maju 2025 roku, z całą pewnością można nazwać przełomem na tym polu – pojawienie się możliwości analizowania, manipulowania i wizualizacji cząsteczek chemicznych przez ChatGPT, z wykorzystaniem biblioteki RDKit, na długo zapisze się w pamięci całego środowiska naukowego.

Nie kryję, że jako miłośnik nowych narzędzi i zdeklarowany zwolennik wykorzystywania sztucznej inteligencji w naukach przyrodniczych, z wypiekami na twarzy śledziłem doniesienia o tej aktualizacji. Zwłaszcza że sam niejednokrotnie borykałem się z ograniczonym dostępem do specjalistycznych narzędzi chemoinformatycznych. Dziś, dzięki integracji RDKit z ChatGPT, dostęp do wysokiej klasy analiz stał się znacznie prostszy, a proces badawczy przyspieszył, skracając żmudne godziny pracy do kilku kliknięć.

RDKit i ChatGPT – co się właściwie wydarzyło?

W ciągu ostatnich lat ChatGPT przechodził kolejne etapy rozwoju – wzrastały jego możliwości językowe, pojawiały się funkcje multimodalne, usprawniono obsługę różnych formatów danych… Z chwilą, gdy pojawiła się możliwość współpracy z biblioteką RDKit, zyskałem – i zapewne wielu z Was również – dostęp do zupełnie nowego poziomu pracy z informacją chemiczną.

RDKit to biblioteka typu open source, szeroko wykorzystywana w świecie chemoinformatyki i uczenia maszynowego. Kojarzy mi się z szeroko otwartymi drzwiami do świata struktur chemicznych, ich właściwości oraz reakcji – wręcz narzędzie-skarbnica dla naukowców, badaczy branż farmaceutycznych i studentów, których fascynują cząsteczki oraz relacje między nimi.

Integracja tej biblioteki z ChatGPT umożliwiła:

• Analizę struktur chemicznych praktycznie na wyciągnięcie ręki;
• Wizualizację cząsteczek w różnych formatach graficznych;
• Symulację i analizę reakcji chemicznych w czasie rzeczywistym;
• Porównania i przewidywanie właściwości cząsteczek chemicznych;
• Automatyzację zadań i powtarzalnych analiz chemicznych;
• Projektowanie nowych substancji oraz szybkie wsparcie przy weryfikacji hipotez.

Pisząc szczerze, do tej pory podobne cuda wymagały samodzielnego programowania, żmudnego przetwarzania danych czy korzystania z dedykowanych platform chemoinformatycznych. Teraz – wsparte inteligentnym dialogiem oraz narzędziami automatyzacji – stało się to zadziwiająco dostępne.

RDKit: solidny fundament nauk chemicznych

Kilka słów o bibliotece RDKit

RDKit wypracował sobie mocną pozycję w świecie nauki. Rozwijany jako projekt open source i wykorzystywany komercyjnie na całym świecie, dał badaczom możliwość obróbki i interpretacji danych strukturalnych i chemicznych bez konieczności posiadania drogich licencji ani zamkniętych rozwiązań. W pracy nad projektami farmaceutycznymi, projektowaniem leków czy analizą związków bioaktywnych, RDKit niejednokrotnie ratował mi skórę, ułatwiając żmudne prace związane z obliczeniami i wizualizacją.

Główne zalety RDKit, które teraz zyskały nowy wymiar za sprawą ChatGPT, to przede wszystkim:

• Obsługa rozpoznawania i konwertowania różnych formatów plików chemicznych – SMILES, SDF, mol2 itd.;
• Zaawansowane narzędzia do wykrywania fragmentów i podstruktur;
• Możliwość budowania oraz wizualizacji cząsteczek dwuwymiarowych i trójwymiarowych;
• Automaty samodzielnej analizy właściwości chemicznych, jak punkt wrzenia, rozpuszczalność, polarność i inne parametry;
• Funkcje symulacji reakcji chemicznych oraz predykcji produktów;
• Obliczanie podobieństw między strukturami na podstawie deskryptorów molekularnych.

Przez lata RDKit był uważany za narzędzie dla „wtajemniczonych” – programistów, analityków, naukowców umiejących poruszać się swobodnie w środowisku Pythona albo R. ChatGPT, stając się przystępnym interfejsem w komunikacji z RDKit, po prostu zdjął z tego narzędzia łatkę „trudne w obsłudze”.

Moje pierwsze kroki z RDKit w ChatGPT

Pamiętam własne początki z tą współpracą – struktura chemiczna kofeiny, przekształcona w zapisie SMILES, pojawiła się na ekranie w formie przejrzystej wizualizacji w zaledwie kilkanaście sekund po wpisaniu zapytania. Potem przyszły pomysły na szybkie porównania podobieństwa różnych cząsteczek, przewidywanie ich właściwości oraz automatyczne generowanie podsumowań znajdowanych substancji. Przy okazji przekonałem się, że interfejs pozwalający rozmawiać po polsku czy angielsku upraszcza cały proces – nie musiałem zastanawiać się nad skomplikowaną składnią komend programistycznych.

Praktyczne zastosowania – na czym zyskuje świat nauki?

Nauki o zdrowiu i farmacja

Z własnych obserwacji wiem, jak wielką ulgę i zaskoczenie mogą poczuć zespoły farmaceutyczne czy biotechnologiczne, kiedy okazuje się, że ChatGPT z RDKit jest w stanie:

• przeanalizować struktury chemiczne potencjalnych leków pod kątem przewidywanych własności ADMET (wchłanianie, dystrybucja, metabolizm, eliminacja, toksyczność);
• wygenerować przejrzyste wizualizacje, dzięki którym komunikacja z lekarzami i decydentami staje się bajecznie prosta;
• szybko wskazać podobieństwa między nowymi a już zarejestrowanymi substancjami, co pozwala wyeliminować potencjalne skutki uboczne już na wczesnym etapie;
• symulować reakcje metabolizmu cząsteczek na poziomie teoretycznym, co w praktyce ogranicza konieczność wykonywania kosztownych testów in vitro.

Niejednokrotnie miałem okazję uczestniczyć w burzliwych naradach naukowych, podczas których – korzystając z danych generowanych przez ChatGPT i RDKit – można było błyskawicznie zweryfikować i odrzucić nietrafione pomysły, a czasem nawet wyjść na prowadzenie w wyścigu badawczym. To, co kiedyś wymagało czasochłonnej pracy całych zespołów, teraz jest w zasięgu każdego, kto potrafi sformułować pytanie.

Biologia molekularna – nowe spojrzenie na biomolekuły

Kiedy myślę o pracy biologów, wyraźnie widzę, jak brak narzędzi do szybkiej analizy związków utrudniał badania nad białkami, enzymami, kwasami nukleinowymi czy małymi cząsteczkami oddziałującymi w sieciach metabolicznych. Teraz – jeśli korzystasz z ChatGPT z RDKit – niemal natychmiast uzyskasz:

• interpretacje strukturalne złożonych biomolekuł;
• sugestie dotyczące możliwych interakcji międzycząsteczkowych;
• możliwość szybkiego przejścia od opisu słownego do obrazu struktury 2D lub 3D, z zachowaniem wszystkich szczegółów chemicznych;
• wyszukiwanie i analizę fragmentów lub domen funkcjonalnych;
• prognozowanie zachowań cząsteczek w określonych warunkach biologicznych.

Kilku kolegów z zespołu badawczego przyznało mi ostatnio, że połączenie automatyzacji, wsparcia AI i precyzji biblioteki RDKit wpłynęło pozytywnie na przyspieszenie badań nad ekspresją genów oraz mechanizmami działania nowych enzymów. A przecież nie ma róży bez kolców – także tu pojawiają się nowe wyzwania organizacyjne, o czym jeszcze wspomnę.

Chemia – od syntezy po analizę reakcji

ChatGPT zintegrowany z RDKit pozwala mi – i każdemu użytkownikowi tego narzędzia – szybko:

• tworzyć i modyfikować struktury związków chemicznych;
• przewidywać możliwe produkty syntezy na podstawie określonych substratów:
• odkrywać potencjalne szlaki syntezy alternatywne wobec klasycznych, manualnie wyznaczanych przez chemików syntezatorów;
• wizualizować nawet skomplikowane reakcje z zachowaniem wszystkich kluczowych etapów;
• analizować podobieństwo molekularne i wyciągać szybkie wnioski dotyczące właściwości fizykochemicznych nowo projektowanych związków;
• wskazać, czy dana cząsteczka jest już opisana w literaturze, czy może warto podążyć w kierunku badań nad nią.

Sam korzystałem z tego podejścia przy projektowaniu nowych barwników i katalizatorów – czas od pomysłu do wstępnej oceny struktury skrócił się z dni do zaledwie kilku godzin. W dodatku, poprzez integrację automatyzacji opartych na make.com czy n8n, wyobrażam sobie kaskadowe analizy dziesiątek cząsteczek bez konieczności każdorazowego ręcznego wprowadzania danych.

Innowacje i ewolucja ChatGPT w 2025 roku – szerszy kontekst zmian

Aby lepiej zrozumieć miejsce, w którym się znajdujemy, warto przyjrzeć się, jak zmieniało się samo narzędzie ChatGPT.

Model o1, udostępniony końcówką 2024 roku, pozwolił na rozumienie i rozwiązywanie zadań wymagających złożonej analizy – niejednokrotnie zadziwił mnie tym, jak precyzyjnie rozpoznawał niuanse w danych medycznych czy chemicznych. Obecnie, ze wsparciem dla RDKit, jego możliwości wybiegają daleko poza tekst, obejmując zadania typowo obliczeniowe i wizualizacyjne.

Maj 2024 roku przyniósł premierę modelu GPT-4o – funkcje multimodalne (obsługa tekstu, obrazów, dźwięku, nawet krótkich animacji) dały początek nowej generacji inteligentnych asystentów. W mojej praktyce, dla zespołów badawczych (szczególnie tych pracujących hybrydowo, rozproszonych po różnych lokalizacjach), był to prawdziwy skarb – szybkie komentowanie wykresów, analiz obrazów cząsteczkowych czy protokołów syntetycznych, to niebywałe ułatwienie w codziennej pracy.

Kolejne kroki – funkcja Canvas do współtworzenia oraz dopracowane interfejsy głosowe – sprawiły, że ChatGPT z biblioteką RDKit to już nie tylko „asystent od tekstów”, lecz rzeczywisty partner w badaniach, konsultacjach i edukacji.

Automatyzacje: make.com, n8n i inne – nowe perspektywy dla efektywnych badań

Jako entuzjasta automatyzacji, nie sposób nie wspomnieć o możliwościach, jakie otwiera połączenie ChatGPT i RDKit z narzędziami make.com czy n8n. Wyobraź sobie łańcuch zadań uruchamianych jedną komendą:

• import danych z bazy (np. ChemSpidera, PubChemu);
• automatyczna analiza właściwości fizykochemicznych z użyciem RDKit;
• generowanie wizualizacji i zapis raportu w chmurze (Google Drive, Dropbox);
• natychmiastowa wysyłka wyników na e-mail lub do zespołu na Microsoft Teams;
• automatyczne powiadomienie o kluczowych niezgodnościach lub sugestiach rozwojowych.

Przygotowywałem już podobne schematy w make.com – ograniczając błędy związane z „czynnikiem ludzkim” i przyspieszając codzienną rutynę. Dzięki temu, nawet niewielki zespół badawczy jest w stanie konkurować z wielkimi instytutami wyposażonymi w ogromny zaplecze techniczne.

Wyjątkowe możliwości edukacyjne – nowy wymiar nauczania chemii

Wsparcie dla studentów i dydaktyków

Kiedy pierwszy raz zobaczyłem, jak studenci korzystają z ChatGPT i RDKit podczas zajęć – muszę przyznać, spadł mi kamień z serca. Zamiast nudnych wykładów i godzin spędzonych z tabelą Mendelejewa, młodzi entuzjaści chemii dostają narzędzie do eksperymentowania na żywo. Przykład?

Proste zapytanie: „wyświetl strukturę witaminy C, podpowiedz możliwe reakcje utlenienia” – i już mamy rysunek cząsteczki, wyjaśnienie mechanizmu na poziomie molekularnym oraz interaktywność, której nie zapewni żadna książka. To nie tylko oszczędność czasu, ale autentyczna frajda z nauki, o której sam mogłem dawniej tylko pomarzyć.

• Interaktywne wyjaśnienia trudnych mechanizmów reakcji;
• Szybkie porównania budowy cząsteczek przez przesłanie wzoru strukturalnego;
• Wizualizacje 3D z opisami fragmentów aktywnych;
• Możliwość przeglądania i analizowania setek przykładów w krótkim czasie;
• Automatyczne raporty z oceną podobieństwa cząsteczek.

Nie ukrywam, że czasem próbuję nawet „pobawić się” ChatGPT z uczniami – wystarczy podać prosty wzór, a system natychmiast generuje rysunek, tłumaczy, gdzie kryją się niuanse, i podsuwa pytania do dalszego rozwoju. Właściwie, edukacja w tym wydaniu staje się nie tylko bardziej angażująca, ale i o wiele bardziej przystająca do rzeczywistości cyfrowej.

Bezpieczeństwo, prywatność, etyka

Odpowiedzialność w korzystaniu z nowych narzędzi

Choć najczęściej zachwycamy się nowymi możliwościami technicznymi, nie umyka mi z pola widzenia, jak ważne są kwestie bezpieczeństwa oraz etyki. Sztuczna inteligencja, nawet tak zaawansowana jak ChatGPT z RDKit, powinna być wykorzystywana rozważnie – przede wszystkim do celów naukowych i edukacyjnych.

Nigdy nie korzystałem z niej w sposób, który mógłby zagrozić prywatności danych pacjentów czy własności intelektualnej, bo przekonanie o ochronie takich wartości jest dla mnie równie ważne, jak sama innowacja. Zawsze przypominam kolegom i studentom – wrażliwe dane muszą pozostać pod kontrolą, a otwarte narzędzia wymagają zdrowego rozsądku w zarządzaniu informacjami.

Limitacje i wyzwania – gdzie jeszcze jest pole do popisu?

Technologia idzie naprzód, ale – jak to w polskich warunkach bywa – nie ma nic za darmo. Przy całym zachwycie nad nową integracją widzę także kilka barier:

• Nie wszystkie nawet skomplikowane modele reakcji chemicznych są w pełni przewidywalne przez RDKit – wciąż zdarzają się przypadki, gdzie głos ludzki (wiedza laboranta czy chemika z doświadczeniem) pozostaje niezastąpiony.
• Ograniczenia licencyjne oraz dostępność narzędzi dla wybranych użytkowników – nie zawsze każda wersja ChatGPT otrzymała pełen pakiet możliwości w tym samym momencie.
• Wyzwania związane z migracją danych między różnymi systemami badawczymi i koniecznością pilnego rozwijania standardów wymiany informacji.
• Niewielkie błędy interpretacyjne przy nietypowych strukturach lub bardzo złożonych cząsteczkach (sam natrafiłem na nieprzekonujące wizualizacje kilku dużych peptydów).

Nieraz wracałem do ręcznego rysowania struktur, aby upewnić się, że model nie „zgubił” jakiegoś niuansu. Ale takie przypadki, szczęśliwie, zdarzają się coraz rzadziej.

Integracje specjalistycznych bibliotek z AI – rosnący trend

W świetle ostatnich wydarzeń rysuje się dość wyraźna tendencja – ChatGPT coraz częściej wykorzystywany jest nie jako ogólny asystent do wszelkich zadań, lecz jako narzędzie skrojone na miarę dla wybranych specjalizacji. Przez lata słyszeliśmy, że „sztuczna inteligencja zabierze pracę” – teraz coraz częściej przekonuję się, że odpowiednio wdrożona może pracownika wesprzeć, a nawet uczynić z niego swego rodzaju reżysera procesów badawczych albo eksperymentów.

Sam spodziewam się, że kolejne biblioteki (biologiczne, farmaceutyczne, inżynierskie) pojawią się w najnowszych wersjach ChatGPT, czyniąc z niego narzędzie do precyzyjnych, branżowych zadań. Powiem więcej – marzę już o integracji narzędzi do modelowania numerycznego biofizycznych procesów na poziomie komórkowym. I kto wie, może za kilka lat nie będziemy sobie nawet wyobrażali prowadzenia projektów badawczych bez podobnych, inteligentnych asystentów.

Podsumowanie – jaka przyszłość czeka nauki chemiczne?

Cały świat nauki z zapartym tchem obserwuje ten niespodziewany zwrot akcji w rozwoju narzędzi AI dla nauk ścisłych. Jako osoba aktywnie korzystająca z ChatGPT i RDKit jestem przekonany, że czeka nas nowe rozdanie, gdzie czasochłonne czynności stanie się możliwe do zautomatyzowania w kilka chwil.

Niezależnie, czy pracujesz w dużym laboratorium, jesteś studentem na przededniu egzaminu czy kierujesz zespołem badawczym – to narzędzie wyjmie ci przysłowiowy kij z szprych, otwierając drogę do skuteczniejszych, szybszych i tańszych badań oraz analiz.

Wobec tego, jeśli jeszcze nie spróbowałeś narzędzi sztucznej inteligencji we własnej pracy czy nauce – gorąco zachęcam, bo przyszłość, którą maluje integracja ChatGPT i RDKit, zapowiada się wprost fascynująco. Choć przecież wiadomo – kto stoi w miejscu, ten już się cofa!

Najczęstsze pytania i praktyczne porady

1. Czy muszę znać programowanie, aby korzystać z ChatGPT i RDKit?
Absolutnie nie – dzięki przyjaznemu interfejsowi ChatGPT wystarczy, że wpiszesz polecenie w języku polskim lub angielskim. AI sam zajmie się „przekładem” tego na odpowiednie komendy bibliotek.

2. Jakie są najciekawsze zastosowania tego połączenia?
Według mnie nie ma rzeczy niemożliwych – od przyspieszonego projektowania leków, przez automatyczną analizę substancji, aż po angażującą edukację i wsparcie w przygotowywaniu dokumentacji chemicznej.

3. Czy muszę mieć konto premium lub specjalny dostęp?
Aktualnie bardziej zaawansowane funkcje mogą wymagać dostępu do wersji płatnej, ale nawet wersje ogólnodostępne coraz częściej oferują wsparcie dla integracji RDKit.

4. Czy można tworzyć własne automatyzacje?
Tak – narzędzia pokroju make.com i n8n pozwalają budować własne sekwencje działań, w których ChatGPT i RDKit odgrywają rolę „silnika obliczeniowego” i „asystenta analitycznego”.

5. Czy narzędzie nadaje się do prac publikowanych?
Jak najbardziej, z tym zastrzeżeniem, że zawsze warto przeprowadzić własną weryfikację wyników oraz referować się do oryginalnych publikacji naukowych.

6. Czy warto uczyć studentów korzystania z takich narzędzi?
Zdecydowanie tak! Oswajanie się z nowymi technologiami pozwala szybciej odnajdywać się w realiach nowoczesnych laboratoriów i przemyśle chemicznym.

Inspiracje na przyszłość i dalsze plany

Jestem przekonany, że narzędzia wspierające analizę cząsteczek chemicznych z wykorzystaniem AI wciąż będą się rozwijać. Na mojej liście „marzeń naukowych” pojawiają się takie rozwiązania, jak:

• automatyczne projektowanie i testowanie nowych leków w środowisku wirtualnym,
• jeszcze skuteczniejsza symulacja białek i interakcji molekularnych,
• dynamiczna integracja z rozproszonymi bazami wiedzy naukowej,
• tworzenie w pełni spersonalizowanych narzędzi edukacyjnych,
• wdrożenie AI jako kluczowego „gracza” w interdyscyplinarnych zespołach badawczych.

Trzymam mocno kciuki za rozwój tego trendu oraz za to, by coraz więcej osób w Polsce i na świecie korzystało z nowoczesnych narzędzi wspieranych AI. Przecież nic tak nie przyspiesza postępu, jak mądre wykorzystanie technologii – a RDKit i ChatGPT to dziś duet „jak znalazł” dla tych, którzy chcą naprawdę wyjść na swoje w naukowym świecie.

Opracowanie: zespół Marketing-Ekspercki

Źródło: https://x.com/gdb/status/1925944910634463729