Onderzoekers hebben computationele beperkingen overwonnen om de uitgangsmaterialen van meerstapsreacties te voorspellen met alleen informatie over het doelproductmolecuul. Hun studie is gepubliceerd in JACS Au .

Heb je ooit alleen het einde van een tv-programma gezien en je afgevraagd hoe het verhaal zich tot dat einde heeft ontwikkeld? Op een vergelijkbare manier hebben scheikundigen vaak een gewenst molecuul in gedachten en vragen zich af wat voor soort reactie het zou kunnen produceren. Onderzoekers van de Maeda Group van het Institute for Chemical Reaction Design and Discovery (ICReDD) en Hokkaido University hebben een methode ontwikkeld die het "verhaal" (d.w.z. de uitgangsmaterialen en reactiepaden) van meerstaps chemische reacties kan voorspellen met alleen informatie over het "einde" (d.w.z. de productmoleculen).

Het voorspellen van het recept voor een doelproductmolecuul, zonder andere kennis dan het molecuul zelf, zou een krachtig hulpmiddel zijn om de ontdekking van nieuwe reacties te versnellen. De Maeda-groep ontwikkelde eerder een rekenmethode die erin slaagde om op deze manier enkelstapsreacties te voorspellen. Uitbreiding naar meerstapsreacties leidt echter tot een dramatische toename van het aantal mogelijke reactieroutes - wat bekend staat als combinatorische explosie. Deze sterke toename in complexiteit resulteert in onbetaalbaar hoge rekenkosten.

Om deze beperking te overwinnen, ontwikkelden onderzoekers een algoritme dat het aantal paden dat moet worden onderzocht, vermindert door minder levensvatbare paden bij elke stap in de reactie weg te gooien. Na het berekenen van alle mogelijke paden voor één stap terug in de reactie, evalueert een kinetische analysemethode hoe goed elk pad het doelmolecuul produceert. Reactiepaden die het doelmolecuul niet boven een vooraf ingesteld drempelpercentage opleveren, worden niet significant genoeg geacht en worden niet verder onderzocht.

Deze cyclus van het onderzoeken, evalueren en weggooien van reactiepaden wordt herhaald voor elke stap terug in een meerstapsreactie en vermindert de combinatorische explosie die normaal zou optreden, waardoor meerstapsreacties beter te berekenen zijn. Eerdere methoden waren beperkt tot reacties in één stap, terwijl deze nieuwe methode in staat was om reacties te voorspellen die meer dan zes stappen omvatten, wat een grote sprong voorwaarts betekende.

Als proof-of-concept test testten onderzoekers de methode op twee bekende meerstapsreacties, de Strecker- en Passerini-reacties. Voor elke reactie werden duizenden uitgangsmateriaalkandidaten voorgesteld, die werden gefilterd naar de meest veelbelovende kandidaten op basis van stabiliteit en productopbrengst. Van cruciaal belang waren onder de voorgestelde kandidaten de bekende uitgangsmaterialen voor elke reactie, wat het vermogen van de techniek bevestigt om experimenteel levensvatbare uitgangsmaterialen te identificeren van alleen het doelproductmolecuul.

Hoewel er nog meer werk nodig is om nog grotere en complexere systemen te kunnen voorspellen, verwachten onderzoekers dat deze doorbraak in het omgaan met meerstapsprocessen de ontdekking van nieuwe chemische reacties zal versnellen.

"Dit werk biedt een unieke benadering, omdat het de eerste keer is dat het uitvoeren van omgekeerde voorspellingen van meerstapsreacties met behulp van kwantumchemische berekeningen mogelijk is zonder enige kennis of gegevens over de reactie te gebruiken", zei professor Satoshi Maeda. "We verwachten dat deze techniek de ontdekking van volledig onvoorstelbare chemische transformaties mogelijk zal maken, in welk geval er weinig kennis of experimentele gegevens zijn om te gebruiken." + Verder verkennen

Nieuwe computerondersteunde chemische synthesemethode vermindert onderzoekstijd en kosten