慧聰涂料原料網(wǎng)訊：我認為，建造一臺合成機器完全可行，能夠制造出需要的小分子 
能合成任何有機化合物的機器有望重塑化學 在拍攝自上世紀60年代的一張褪色相片中，有機化學實驗室看上去就像煉金術(shù)的天堂。架子上有成排的試劑瓶；玻璃器皿被擺放在木頭貨架上；科學家俯在案邊忙碌地制造著分子。 經(jīng)過50年的快速發(fā)展，該場景在逐步改變。2014年的實驗室擁有一連串通風櫥和分析儀器。但是研究人員工作的真諦是一樣的。有機化學家通常在紙上計劃自己的工作，不斷描繪六邊形和碳鏈直到他們想出合成給定分子所需要的反應(yīng)順序。然后，他們試著遵循這一順序用手進行操作：煞費苦心地混合、過濾和蒸餾，以及縫合分子。 不過，化學家目前正試圖通過創(chuàng)造能自動制造有機分子的設(shè)備，將雙手從該領(lǐng)域中解放出來?！拔艺J為，建造一臺合成機器完全可行，能夠制造出需要的小分子。”英國南安普頓大學化學家Richard Whitby說?！蹲匀弧冯s志報道稱，確實，這樣一臺機器能提供驚人的多樣化合物，以便研究人員開發(fā)藥物、農(nóng)藥或物質(zhì)。 “一臺合成機器將是變革性的?！泵绹槭±砉W院（MIT）化學家Tim Jamison說，“我可以看到每一個領(lǐng)域的挑戰(zhàn)，但我不認為這不可能做到?！? 一個名為“呼叫分子”的英國項目正在為此奠定基礎(chǔ)。Whitby領(lǐng)銜的該項目耗資70萬英鎊，始于2010年，目前運營會持續(xù)到2015年5月。到目前為止，該項目主要致力于找出這臺設(shè)備所需要的組件，并集合450多位研究人員和60家企業(yè)幫助實現(xiàn)這個點子。Whitby表示，大家希望這個平臺能夠幫助團隊成員吸引完成該任務(wù)所需要的長期支持。 項目成員也認為，即便這些努力有可能功虧一簣，合成機器的早期工作也仍將改變化學研究。它將能在持續(xù)過程中完成大量化學反應(yīng)，而非一次一步；計算能預測將分子編織在一起的最佳方式等?；蛟S最重要的是，它能通過鼓勵化學家記錄和分享更多化學反應(yīng)數(shù)據(jù)觸發(fā)文化的徹底改變。 “如果擁有充足資金，5年，我們能做到?！币矒碛凶约旱暮铣蓹C器建造計劃的美國西北大學化學家Bartosz Grzybowski說。 電氣夢 如果化學家有機會建成他們的夢想設(shè)備，那必須將3個核心能力結(jié)合在一起。首先，機器必須能夠訪問有關(guān)分子如何被建造的現(xiàn)有知識數(shù)據(jù)庫。第二，它必須能將這種知識反饋給一種算法，以便規(guī)劃合成步驟。最后，它必須能自動按順序使用機器反應(yīng)器中的試劑。 最后一步的技術(shù)進步最快。許多實驗室已經(jīng)擁有生產(chǎn)DNA和多肽的專用機器，在過去10年間，適應(yīng)性強的機器人化學家在商業(yè)藥學研究中變得越來越重。但現(xiàn)存的機器能力有限：DNA或蛋白質(zhì)序列生成機器通常只能結(jié)合少數(shù)分子，少于6個反應(yīng)使用的分子。更多樣化的合成機器對大多數(shù)學術(shù)團體而言太過昂貴――花費從3萬英鎊到5萬多英鎊，并仍趨向于制造化學特性狹窄的分子。 現(xiàn)在，一些化學家在試著開發(fā)連續(xù)流動合成機器。這能提高速度和產(chǎn)量，并更適合自動化。 例如，Jamison目前在諾華―MIT連續(xù)生產(chǎn)中心研發(fā)流動化學系統(tǒng)，他也是去年首次報告端對端、完全連續(xù)的合成和制藥規(guī)劃（阿利克侖半富馬酸鹽，用于治療高血壓）研究小組的成員。Jamison和同事建造了一臺7米多長、2.5米高和深的機器。“在4年的時間里，‘所有會出錯的東西最終都會出錯’。”MIT中心主任、該項目負責人Bernhardt Trout說。 他表示，在進行了反復試驗后，研究人員意識到自己需要做的只是扳動開關(guān)，以及填入新鮮的試劑和原料。這臺機器在精疲力竭地攪拌化學品的時候，會像大型空調(diào)設(shè)備那樣發(fā)出嗡嗡聲，過濾裝置進行滴水和擠壓，螺旋輸送器會將固體送過2米長的干燥管進行注塑。最后，在經(jīng)歷了14道工序和47小時后，完成的藥片會掉落到斜槽上。 Jamison認為，這在適應(yīng)連續(xù)流動反應(yīng)方面會有巨大潛力：“我認為這最終將實現(xiàn)（所有反應(yīng)的）50%，可能甚至75%?！? 化學腦 “呼叫分子”合作成員、葛蘭素史克公司（英國制藥公司）自動化專家Yuichi Tateno提到，盡管自動化設(shè)備正變得更萬能，但教導一臺計算機設(shè)計自己的合成工序仍然是個大問題。“硬件一直在那里，但軟件和數(shù)據(jù)是問題?！彼f。 化學家在規(guī)劃一個合成體，趨向于使用一種名為逆向合成分析的方法。他們畫出最終的分子，然后將其分離。這將讓他們得以確定需要從原料中獲得的化學拼圖碎片，然后在實驗室里設(shè)計出策略將碎片結(jié)合起來。 如果有需要的話，他們也能從Sci Finder和Reaxys等商業(yè)數(shù)據(jù)庫中尋求靈感。將一個分子結(jié)構(gòu)或一個反應(yīng)輸入數(shù)據(jù)庫中，就能生成文獻上的案例。但Tateno表示，即便有在線幫助，人們的合成工作也經(jīng)常會失敗?！霸谀抢?，沒有人能無所不知?！? Whitby提到，人們希望一臺合成機器終有一天能做到更好，尤其是因為計算機能更快速地掃描兆兆字節(jié)的化學數(shù)據(jù)，以確定明確的化學反應(yīng)。他補充道，更大的挑戰(zhàn)是計算機更難計算出該反應(yīng)是否將在合成過程中真正起作用，當目標物質(zhì)之前從未制造時尤為困難。 這個問題讓哈佛大學化學家Elias Corey十分困惑。Corey于上世紀60年代確定了逆向合成規(guī)則。在接下來的10年間，Corey開發(fā)出LHASA軟件（應(yīng)用于綜合分析的邏輯和啟發(fā)式方法），該軟件能使用這些規(guī)則提示合成步驟的順序。 但LHASA和后續(xù)者都未能成功，Grzybowski提到，數(shù)據(jù)庫包括的反應(yīng)太少而錯誤太多，或者算法無法適當評估推薦反應(yīng)能否與分子內(nèi)的所有功能團和諧共處?！叭绻覀円淮沃荒苤圃煲粋€化學鍵，那化學將微不足道?！彼f。于是Grzybowski花費10年時間創(chuàng)建了Chematica系統(tǒng)來解決這些問題。 更強、更快、更便宜 當Grzybowski在2005年首次公開Chematica背后的網(wǎng)絡(luò)后，“人們說那是胡說八道”。他笑道。但到2012年，情況發(fā)生了變化，他與同事發(fā)表了3篇里程碑式的文章，展示Chematica的效用。例如，該項目發(fā)現(xiàn)大量的“onepot”合成體，在這里，試劑能夠從一個容器進入另一個容器，不用在每一步之后進行麻煩的分離和凈化。該研究小組測試了Chematica的建議，結(jié)果顯示許多建議比傳統(tǒng)方法更有效。 Chematica還能查閱初始材料的成本信息，以及評估每個反應(yīng)的勞動力，以便預測最便宜的方法。Grzybowski實驗室檢測了該系統(tǒng)推薦的51個廉價合成法，結(jié)果將成本降低了45%。 Grzybowski希望該系統(tǒng)能夠商業(yè)化，而且他向波蘭政府出價230萬美元，將Chematica用作合成機器的大腦，以證明其能自動計劃和執(zhí)行至少3種重要藥物分子的合成工作。 但也有人對此表示懷疑。Cat ScI公司商業(yè)總監(jiān)Simon Tyler提到，對于可預知的未來，“總有對人為干預的重要需要”。要建造一臺合成機器，“我們需要預測一個反應(yīng)何時能起作用，但更重要的是我們需要預測何時會失敗”。 另一方面，資金也是一大障礙。自動化機器的費用意味著很少有學者能熟悉它們。當有大量的研究生勞動力時，實驗室也沒有動力使用這些設(shè)備。Whitby正在游說相關(guān)方面主持建造最先進的自動合成設(shè)備和軟件。在目標實現(xiàn)之前，他希望“呼叫分子”能讓新一代化學家信奉數(shù)據(jù)共享和自動化操作。 責任編輯：安朋偉 【慧聰資訊手機客戶端下載 】 |
