_ Noua strategie de evaluare aplicabilitatea reacțiilor

Chimiștii dezvoltă și optimizează adesea noi reacții chimice folosind așa-numitele sisteme model, adică substraturi simple, ușor accesibile. Apoi folosesc până la aproximativ 100 de alte substraturi ca exemple pentru a arăta că reacția funcționează. Această demonstrație de aplicabilitate versatilă se numește „sfera de aplicare” în jargonul tehnic.

Cu toate acestea, o selecție subiectivă a substraturilor are ca rezultat adesea o imagine distorsionată a gamei de aplicații a reacției nou dezvoltate. Adesea nu este clar dacă poate fi folosit pentru a sintetiza un produs dorit. Pentru a rezolva această problemă, o echipă condusă de profesorul chimist Frank Glorius de la Universitatea din Münster (Germania) propune o metodă asistată de computer, fără părtinire, pentru selectarea substraturilor model pentru a evalua noile reacții chimice.

Selectarea substraturilor se bazează pe complexitatea și proprietățile structurale ale compușilor farmaceutici reali. „Metoda noastră urmărește să îmbunătățească calitatea și conținutul de informații al datelor reacțiilor chimice în viitor și să înlăture lacunele de cunoștințe”, explică Glorius.

O înțelegere mai profundă a noilor reacții reduce barierele în calea aplicării lor atât în ​​​​un mediu. context academic și industrial. Disponibilitatea datelor de înaltă calitate, imparțial, facilitează, de asemenea, în mod semnificativ utilizarea învățării automate și deschide calea pentru o utilizare mai cuprinzătoare a datelor. Lucrarea a fost publicată în revista ACS Central Science.

Conform autorilor echipei, încercările de a standardiza și obiectiva dezvoltarea și evaluarea reacțiilor chimice sunt încă destul de noi și relativ neobișnuite. „Am dori să inițiem un „proces de regândire” cu publicația noastră. În loc să facem cât mai multe experimente posibil, care sunt adesea părtinitoare sau au un rezultat previzibil, accentul ar trebui să fie pe obținerea celor mai bune date posibile despre noile reacții chimice.” spune primul autor Debanjan Rana.

Alți oameni de știință au încercat, de asemenea, să evalueze reacțiile chimice pe baza unor substraturi „mai bune” selectate. Cu toate acestea, această lucrare s-a limitat la cazuri speciale – fie la structuri bine selectate cu relevanță farmaceutică, fie la structuri special adaptate pentru o singură reacție, care trebuie să fie calculate și selectate într-un proces complex.

Spre deosebire de lucrarea anterioară, metoda prezentată de echipa Münster ia în considerare întreaga structură a unei molecule, ceea ce o face universal aplicabilă oricărei reacții chimice.

Niklas Hölter, unul dintre autorii lucrării la Münster, explică procesul de gândire din spatele studiului: „Domeniul de aplicare este de o importanță centrală în toate publicațiile despre sinteza chimică. Cu toate acestea, chimiștii sunt adesea părtinitori în alegerea compușilor substrat de testat.

"De exemplu, ei aleg substraturi care sunt foarte simple din punct de vedere structural, foarte asemănătoare cu substratul modelului sau pur și simplu doar disponibile în laborator („prejudecata de selecție”). Adesea, ei nu menționează deloc reacții nereușite în publicația lor pentru a picta o imagine mai bună („prejudecățile de raportare”).”

Când sintetizează noi compuși chimici, cum ar fi ingrediente active sau materiale, chimiștii au pentru a selecta cea mai potrivită metodă pentru producerea compusului țintă dintr-un număr mare de reacții și metode chimice cunoscute.Pentru aceasta, ei iau în considerare mai mulți factori, cum ar fi randamentul produsului dorit, precum și aspectele de mediu și de siguranță. prin urmare, reacțiile chimice noi, versatile, continuă să fie un punct central al cercetării chimice actuale.

Metoda dezvoltată de echipa de la Universitatea din Münster a folosit amprentele moleculare pentru a transfera toate ingredientele farmaceutice active aprobate într-un cod digital. Folosind metode nesupravegheate de învățare automată și de grupare, au creat un model care împarte acest „spațiu” de ingrediente farmaceutice active în regiuni semnificative din punct de vedere chimic, bazate pe structuri moleculare.

Pentru a evalua o nouă reacție chimică, mii de teste potențiale. substraturile pot fi proiectate în același spațiu folosind modelul de învățare automată. Un substrat de testare este selectat automat din centrul fiecăreia dintre regiunile identificate anterior pentru a acoperi întregul spațiu fără părtinire.

(Fluierul)