Nature 子刊 | 动静可编程零碎,可能制造、优化和创造新份子

编辑 | X化学机器人平台正在迅速发展,但大多数零碎目前无法顺应及时变化的环境。近日,来自英国格拉斯哥大学(The University of Glasgow)的研讨职员提出了一个动静可编程零碎,可能制造、优化和创造新份子,该零碎利用七个传感器连续监测回响反映。通过开发动静编程语言,研讨展现高放热氧化回响反映、终点检测以及枢纽硬件故障检测的 10 倍放大。还展现了如何运用在线光谱(例如 HPLC、拉曼和 NMR)进行回响反映的闭环优化。从选定的化学空间中创造的两个先前未报告的回响反映,在 25-50 次迭代中实现高达 50% 的产

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化学机器人平台正在迅速发展,但大多数零碎目前无法顺应及时变化的环境。

近日,来自英国格拉斯哥大学(The University of Glasgow)的研讨职员提出了一个动静可编程零碎,可能制造、优化和创造新份子,该零碎利用七个传感器连续监测回响反映。

通过开发动静编程语言,研讨展现高放热氧化回响反映、终点检测以及枢纽硬件故障检测的 10 倍放大。还展现了如何运用在线光谱(例如 HPLC、拉曼和 NMR)进行回响反映的闭环优化。从选定的化学空间中创造的两个先前未报告的回响反映,在 25-50 次迭代中实现高达 50% 的产率提高。

最后,展现了一个探索三氟甲基化回响反映空间的实验管道,创造了新份子。

相关研讨以《An integrated self-optimizing programmable chemical synthesis and reaction engine》为题,于 2024 年 2 月 9 日发布在《Nature Communications》上。

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论文链接:https://www.nature.com/articles/s41467-024-45444-3

当前自动化合成平台无法及时

智能实验室自动化有望加速化学研讨、消除繁琐的任务、提高安全性和可靠性。最近,在更自动化的合成平台方面取得了重大进展:可以履行多种合成进程的零碎,可以获取多种目标化合物。

虽然这些平台以完全自动化的方式进行复杂的实验,但它们仅限于根据文献和琐碎的实验室操纵改编的顺序进程。缺乏及时数据和反馈控制,不允许自我纠正和动静进程履行。

将回响反映混合物酸化至一定的 pH 值,在氧化剂添加进程中保持内部回响反映温度对人类研讨职员来说是微不足道的。但对于自动化实验室设备的安全操纵来说具有挑战性且至关重要。虽然状态监测和进程控制是化学和制药行业的常规任务,但在学术研讨实验室中却很少见,因为许多依赖于人为干预的数据未被捕获。然而,智能选择和履行实验的能力是充分利用机器人零碎在化学领域潜力的枢纽。

得益于将分析数据纳入工作进程,回响反映优化已成为化学自动化开发的一部分。然而,绝大多数已发布的平台仅限于狭窄的化学任务。

动静可编程零碎,可能制造、优化和创造新份子

在此,研讨职员通过描述进程传感器和分析仪器如何与其化学处理单元 (Chemputer) 相结合,建立了对化学合成、化学计算的普遍抽象。这允许自主履行和优化文献协议。遥测数据用于进程状态监控,并通过预定义规则实现动静进程履行、自我纠正和及时决策。

研讨展现了零碎如何在自顺应温控硫醚氧化、颜色监控的腈形成以及枢纽液体处理平台故障的情况下对不断变化的环境做出回响反映。此外,当与可能量化回响反映结果的分析仪器结合运用时,动静履行可用于创建用于回响反映优化的闭环零碎。

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图 1:动静化学操纵履行概述。(来源:论文)

该框架建立在现有的化学计算基础之上,运用 χDL 编程语言进行编码,从而可能在任何可能履行相关化学单元操纵(例如试剂添加、温度控制搅拌等)的硬件平台上进行迭代优化。

研讨职员通过提高 4 组分 Ugi 回响反映的产物产率和纯度来证明零碎在回响反映优化方面的可用性;Van Leusen 恶唑合成;运用鲁珀特-普拉卡什试剂进行锰催化苯乙烯环氧化和探索性三氟甲基化。

通过运用统一的格式来存储和共享程序、进程数据和结果,确保每个协议都可以重现和验证。任何自主化学机器人的枢纽要求是可能动静履行给定的指令列表,并及时顺应不断变化的工艺参数。

为了在 Chemputer 平台上实现这一点,在总体框架中集成了以下组件:(a) 对一系列低成本传感器的硬件和软件支持,(b) 动静 χDL 作为各种反馈控制化学操纵的基础,(c) 用于分析仪器控制和信号处理的软件包,(d) 基于 χDL 的用于迭代回响反映优化的软件包,支持并行程序履行。这些改进首次演示了自动串联创造优化框架,该框架运用 χDL 代码作为输入并返回优化的 χDL 作为输出,为化学空间和回响反映条件的快速协作探索铺平了道路。

总体而言,所报告的零碎提供了一种优化数字配方的通用方法,并且可以顺应遵循 χDL 标准的任何进一步的模块开发。

随着机器人生成的数据集数量的增长,及时遥测数据将为数据验证提供重要手段。最终,该研讨描述的工具包将减少自动化进程开发和优化以及更复杂、自主的份子创造工作进程的障碍。

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