Investigadores de la Universidad de Osaka optimizan una complicada reacción de dominó en un sistema de flujo a través del aprendizaje automático para filtrar de manera eficiente múltiples variables. Lograr una alta selectividad y rendimiento de un compuesto biológicamente activo potencial.

A pesar de los avances tecnológicos, El descubrimiento y desarrollo temprano de fármacos sigue siendo un proceso que requiere mucho tiempo. proceso difícil e ineficaz con bajas tasas de éxito. Un equipo de la Universidad de Osaka ha descubierto una posible solución para superar los bajos rendimientos de producción en secuencias de reacción complejas, proporcionar un estudio de prueba de concepto en el alto rendimiento exitoso de un agente terapéutico potencial.

En un estudio publicado recientemente en Comunicaciones químicas , Los investigadores demuestran la producción de un fármaco potencial mediante el aprendizaje automático para detectar rápidamente las condiciones experimentales de una serie de reacciones complejas. Este enfoque de optimización redujo significativamente el tiempo, materiales y costos requeridos para los métodos convencionales.

Tanto para investigadores académicos como industriales, Un paso fundamental en el desarrollo de reacciones químicas pasa por optimizar las condiciones experimentales. Esto se logra tradicionalmente variando un parámetro y manteniendo los otros constantes, un proceso oneroso y costoso. Una estrategia para identificar rápidamente los parámetros óptimos es el aprendizaje automático, una herramienta estadística utilizada en muchos campos, incluido el descubrimiento de fármacos.

"Al examinar los pasos de la secuencia de anulación de Rauhut-Currier y [3 + 2] organocatalizada, Primero nos dimos cuenta de que un sistema de flujo de micromezcla suprimiría cualquier reacción secundaria no deseada y mejoraría el rendimiento del derivado de espirooxindol biológicamente activo deseado. "dice el autor principal del estudio, Hiroaki Sasai. "La regresión del proceso gaussiano (GPR) nos permitió seleccionar rápidamente diferentes parámetros y explorar las condiciones de flujo óptimas para nuestro sistema para maximizar el rendimiento del producto".

Estos motivos de espirooxindol, se encuentra en muchas moléculas biológicamente activas y productos naturales, han ganado un interés considerable en la investigación como posibles agentes antivirales. Al igual que con otras drogas, La producción de espirooxindoles da como resultado mezclas que contienen variantes de imagen especular de la misma molécula (enantiómeros) con diferentes propiedades químicas (p. ej., actividad del fármaco frente a ausencia de actividad):la parte complicada es maximizar preferentemente el rendimiento de la variante deseada que muestra la actividad del fármaco. Un método simplificado para lograr esta hazaña con espirooxindoles ha permanecido fuera de su alcance hasta ahora.

A pesar de la complejidad, selectividad y especificidad de la secuencia de reacción altamente eficiente, los investigadores establecieron la reacción utilizando un sistema de flujo de micromezclador, aunque con un rendimiento del 49%. Usando los parámetros optimizados de GPR, luego obtuvieron los derivados de espirooxindol con tres centros quirales contiguos en un minuto con un rendimiento de hasta el 89% y una pureza del 98% de la variante de imagen especular deseada.

"Es un desafío predecir el efecto de cambiar cada parámetro experimental cuando se desarrolla una reacción novedosa sin una optimización completa de la reacción, "explica el autor principal Masaru Kondo". Sin embargo, La combinación de herramientas como GPR con nuevos métodos sintéticos en sistemas de flujo puede simplificar y agilizar el proceso de desarrollo de fármacos para otras moléculas complicadas. reduciendo costos, desperdicio de tiempo y material ".