Automatiseret optimering og syntese af lægemidler i skyen

Shopping på internettet, lagring af billeder i skyen, skruer op for en termostat med en app – alt er almindeligt. Nu, tingenes internet og skyen kommer ind i verden af ​​kemisk forskning og produktion, som rapporteret i journalen Angewandte Chemie . Forskere har brugt fjernservere i Japan til autonomt at optimere betingelserne for at syntetisere stoffer i et britisk laboratorium. Processen blev styret over internettet af forskere i USA.

Moderne produktionsprocesser kan ikke blot samle et målmolekyle; de skal være økonomiske, effektiv, robust, og også bæredygtigt. Det er derfor nødvendigt at udvikle en række alternative syntetiske ruter, design skræddersyet udstyr, og finde optimale behandlingsparametre. Dette er umuligt uden en dyb forståelse af de reaktioner, der finder sted, og en stor mængde data indsamlet under forskellige forhold. Inden for naturproduktsyntese og farmaceutiske produkter, tendensen går i retning af automatisering af gentagne reaktionssekvenser og selvoptimerende processer. Disse er baseret på maskinlæring og informationsfeedback i form af målinger opnået fra observation af reaktioner.

Forskere ledet af Steven V. Ley ved University of Cambridge (UK) og California State University Fullerton (USA) har nu vist, at denne tilgang kan lykkes på tværs af internationale grænser og tidszoner – ved brug af skyen. Fjernservere i Tokyo (Japan) udviklede autonomt optimale syntetiske betingelser for tre farmaceutiske midler, der blev fysisk syntetiseret i laboratorier i Cambridge (UK). Processen blev sat i gang, kontrolleret, og overvåget af forskere i Los Angeles (USA) over en internetforbindelse. På denne måde var det muligt for maskinerne selv at optimere de individuelle syntetiske trin til tramadol, lidokain, og bupropion som repræsentative prøvestoffer, med minimal indgriben fra operatørerne over timer.

I tilfælde af tramadol, tre parametre blev varieret:temperatur, opholdstid, og forholdet mellem reaktanter. Styret af spektroskopiske data, kontrolsystemet udførte ni fuldt autonome eksperimenter over en periode på tre timer og identificerede optimerede betingelser for en maksimeret konvertering med den højest mulige gennemstrømning og lille forbrug af udgangsmaterialerne.

Den autonome karakter af denne cloud-baserede tilgang gør specialiseret viden og udstyr bredt tilgængeligt og bruger disse ressourcer effektivt ved at undgå redundanser og give mulighed for globale samarbejder, hvor afstand er irrelevant.