データマイニング・HTE・ベイズ最適化で、フラグメント展開の合成を短縮
- 文献データマイニングで出発条件を決め、ハイスループット実験でパラメーター空間を絞り、多目的ベイズ最適化で導くフロー反応のクローズドループで仕上げる流れ。
- フラグメント由来のプロテインキナーゼC阻害剤前駆体の2工程合成2例(C–CとC–X結合形成を含む)で実証した。
- 収率が向上し廃棄物も減り、精製しやすいよう選択性も目的関数に加えた。QMによる反応性予測で経路の再設計も行われた。
- 短縮版では1週間以内に良好な条件を見つけ、基質消費も大きく減らせた。
💡 ポイント アブストラクトに基づく見解
フラグメント展開は次のベクターをどれだけ速く作れるかで決まり、基質が少なく扱いにくいカップリングほどこの手法の出番だ。試したいのは、著者が選んだ2例ではなく、見慣れない化学を含むキャンペーンでも効くかどうか。現実的な壁は、一般的なメドケム研究室にフロー装置を置けるかだろう。
📄 原論文 · chemRxiv ↗ A Staged Reaction Optimisation Workflow for Fragment-to-Lead Elaboration