I ricercatori dell'Università di Osaka ottimizzano una complicata reazione domino in un sistema di flusso tramite l'apprendimento automatico per schermare in modo efficiente più variabili, raggiungere un'elevata selettività e resa di un potenziale composto biologicamente attivo

Nonostante i progressi tecnologici, la scoperta e lo sviluppo precoci di farmaci rimangono un'attività che richiede tempo, processo difficile e inefficiente con bassi tassi di successo. Un team dell'Università di Osaka ha scoperto una possibile soluzione per superare le basse rese di produzione in complesse sequenze di reazione, fornendo uno studio proof-of-concept nell'alto rendimento di successo di un potenziale agente terapeutico.

In uno studio recentemente pubblicato su Comunicazioni chimiche , i ricercatori dimostrano la produzione di un potenziale agente farmacologico utilizzando l'apprendimento automatico per vagliare rapidamente le condizioni sperimentali per una serie di reazioni complesse. Questo approccio di ottimizzazione ha ridotto significativamente il tempo, materiali e costi richiesti per i metodi convenzionali.

Sia per i ricercatori accademici che per quelli industriali, un passo essenziale nello sviluppo di reazioni chimiche comporta l'ottimizzazione delle condizioni sperimentali. Ciò si ottiene tradizionalmente variando un parametro e mantenendo costanti gli altri:un processo oneroso e costoso. Una strategia per identificare rapidamente i parametri ottimali è l'apprendimento automatico, uno strumento statistico utilizzato in molti campi, compresa la scoperta di farmaci.

"Durante l'esame dei passaggi della sequenza di annullamento organocatalizzato di Rauhut-Currier e [3+2], ci siamo resi conto per la prima volta che un sistema di flusso di micro-miscelazione sopprimerebbe qualsiasi reazione collaterale indesiderata e migliorerebbe la resa del derivato spiroossindolo biologicamente attivo desiderato, ", afferma l'autore senior dello studio, Hiroaki Sasai. "La regressione del processo gaussiano (GPR) ci ha quindi permesso di vagliare rapidamente diversi parametri ed esplorare le condizioni di flusso ottimali per il nostro sistema per massimizzare la resa del prodotto".

Questi motivi spirooxindole, presente in molte molecole biologicamente attive e prodotti naturali, hanno acquisito un notevole interesse di ricerca come possibili agenti farmacologici antivirali. Come con altri farmaci, la produzione di spirooxindoles produce miscele contenenti varianti speculari della stessa molecola (enantiomeri) con proprietà chimiche diverse (ad es. attività del farmaco vs. nessuna attività):la parte difficile è massimizzare preferenzialmente la resa della variante desiderata che mostra l'attività del farmaco. Un metodo semplificato per realizzare questa impresa con spirooxindoles è rimasto per lo più fuori portata fino ad ora.

Nonostante la complessità, selettività e specificità della sequenza di reazione altamente efficiente, i ricercatori hanno stabilito la reazione utilizzando un sistema di flusso micro-miscelatore, anche se con una resa del 49%. Utilizzando i parametri ottimizzati da GPR, hanno quindi ottenuto i derivati ​​dello spiroossindolo con tre centri chirali contigui entro un minuto con una resa fino all'89% e una purezza del 98% della variante speculare desiderata.

"È difficile prevedere l'effetto della modifica di ciascun parametro sperimentale durante lo sviluppo di una nuova reazione senza un'accurata ottimizzazione della reazione, " spiega l'autore principale Masaru Kondo. "Tuttavia, la combinazione di strumenti come il GPR con nuovi metodi sintetici nei sistemi di flusso può semplificare e ottimizzare il processo di sviluppo di farmaci per altre molecole complicate, riduzione dei costi, spreco di tempo e materiale”.