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連續(xù)流工藝優(yōu)化中的MTBO算法優(yōu)化

更新時間:2024-08-08      點擊次數(shù):328

近年來,對有機(jī)反應(yīng)工藝的自主優(yōu)化以及反應(yīng)結(jié)果的大數(shù)據(jù)集的生成或使用都受到了重大關(guān)注。然而,對于反應(yīng)優(yōu)化仍然沒有明確的“最佳方法”。

2021年,Astex制藥公司和劍橋大學(xué)的合作研究,將預(yù)先存在的數(shù)據(jù)和自我優(yōu)化算法結(jié)合在一起,發(fā)表了多任務(wù)優(yōu)化算法(多任務(wù)貝葉斯優(yōu)化,MTBO)。MTBO被視為“小數(shù)據(jù)”反應(yīng)優(yōu)化的最佳算法模型,當(dāng)時該模型僅使用計算機(jī)模擬示例進(jìn)行了演示。

 

多任務(wù)貝葉斯優(yōu)化MTBO

 

一、使用連續(xù)流反應(yīng)器來演示MTBO算法:

流動化學(xué)反應(yīng)器通常用于一些危險化學(xué)反應(yīng)的高傳質(zhì)、傳熱和批量穩(wěn)定生產(chǎn)的需求,但它也能為科學(xué)研究提供平臺。與傳統(tǒng)方法相比,流動反應(yīng)器較少的反應(yīng)物料、快速篩選反應(yīng)條件有其優(yōu)勢。

流動反應(yīng)平臺,可以對每個單獨的實驗條件進(jìn)行設(shè)置,并且可實現(xiàn)自動化。使用液體處理器制備反應(yīng)混合物也能夠在優(yōu)化分類變量(例如,溶劑和配體)得到充分的研究。這是標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化方法非常難以處理的考量因素。

 

二、用公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行計算機(jī)模擬與連續(xù)流實驗優(yōu)化演示

設(shè)想一下,在沒有進(jìn)行任何先行實驗,只需按下一個按鈕就能得到最佳的反應(yīng)條件,還有什么工具比這更好的呢?

事實上,如果能使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù),例如開放Zenodo(由歐洲核子研究中心運作)反應(yīng)數(shù)據(jù)庫和存儲庫,計算機(jī)模擬就能實現(xiàn)這個目標(biāo)。

本文作者首先利用公開的Suzuki偶合和Buchwald-Hartwig數(shù)據(jù)集,進(jìn)行了計算機(jī)模擬演示,然后進(jìn)行實驗優(yōu)化演示。

在計算機(jī)模擬的優(yōu)化中,一個關(guān)鍵的發(fā)現(xiàn)是當(dāng)存在多種不同的底物時就會生產(chǎn)更大的輔助數(shù)據(jù)集,MTBO算法似乎在更大的輔助數(shù)據(jù)集中運行得更好。這在Suzuki偶合案例中得到了很好的運用,當(dāng)所有四個可用的數(shù)據(jù)集都用于輔助任務(wù)時,它提供了最佳的性能。

一般來說,人們會假設(shè)可用的數(shù)據(jù)越多,優(yōu)化的效率就越高。因此,這自然而然地反映了一個科學(xué)家,尤其是工業(yè)界科學(xué)家多年來一直在努力解決的問題:我們?nèi)绾斡行У赜涗浐屠眠^去實驗的結(jié)果?阿斯利康、圣母大學(xué)和麻省理工學(xué)院的科學(xué)家最近發(fā)表的一篇論文也討論了這個問題,特別是關(guān)于電子實驗室筆記本(ELN),并確保包括負(fù)面數(shù)據(jù)也得到有效的使用。這將為未來的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能提供有力的支持。

數(shù)據(jù)量的增加每個底物的優(yōu)化時間相應(yīng)減少

 

 

實驗室演示的C-H活化反應(yīng)在含有較高比例極性官能團(tuán)的小片段上進(jìn)行,這是常用的合成方法,意義重大。對于藥物發(fā)現(xiàn)中的目標(biāo)分子很適用。

盡管對不同反應(yīng)性的底物來說,數(shù)據(jù)收集并不容易,但每個底物的輔助數(shù)據(jù)集的增長使優(yōu)化速率提升。訪問常用已公開的反應(yīng)類型的實時數(shù)據(jù)集,可以減少對特定底物對實驗的依賴,快速得到最佳工藝條件,為研究組帶來巨大優(yōu)勢。

 

連續(xù)流反應(yīng)器

 

三、MTBO算法與連續(xù)流反應(yīng)結(jié)合未來應(yīng)用潛力

MTBO現(xiàn)已可供他人使用,但還在不斷改進(jìn)之中,不久我們將看到它巨大的潛力。改進(jìn)包括,但不限于:

1、使用液滴流反應(yīng)器等改進(jìn),以減少催化劑和原材料的消耗;

2、變量范疇的表示,目前是通過簡單地分配“1”和“0”對應(yīng)于每個分類變量(稱為一個熱變量編碼、OHE)。其他選項,如主成分分析(PCA),可能有助于包括有關(guān)這些分類變量屬性的信息;

3、反應(yīng)物的描述符也可以用來優(yōu)先考慮在輔助任務(wù)數(shù)據(jù)集中最相似反應(yīng)伙伴的數(shù)據(jù)。

4、隨著反應(yīng)優(yōu)化從經(jīng)典方法演變,有機(jī)化學(xué)家將繼續(xù)看到新的有效選項被添加到他們的優(yōu)化工具箱中,使得該工具更加被廣泛使用。

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