评估反应适用性的新策略

科技

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化学家经常使用所谓的模型系统来开发和优化新的化学反应，然后使用大约100种其他底物作为示例来证明该反应有效。然而，对底物的主观选择经常导致对新开发的反应适用范围的扭曲理解。为了解决这个问题，由弗兰克·格洛里厄斯教授领导的一个团队提出了一种计算机辅助、无偏见的方法，用于选择评估新化学反应的模型底物。

该团队的研究人员表示，试图标准化和客观化化学反应的开发和评估仍然相当新颖且相对不常见。相比于以前的工作，它考虑了分子的整体结构，从而使其对任何化学反应都具有普遍适用性。

该方法利用分子指纹将所有已批准的活性药物成分转化为数字代码，并使用无监督的机器学习和聚类方法创建了一个模型，根据分子结构将这些活性药物成分的“空间”划分为具有化学意义的区域。为了评估新的化学反应，他们可以使用机器学习模型将数千种潜在的测试底物投影到同一空间中。然后，从先前识别的每个区域的中心自动选择一个测试底物，以消除偏见。

这项研究提出了一种全新的方法来评估化学反应，旨在提高化学反应数据的质量和信息含量，并且能够更好地利用机器学习技术，为化学研究的学术和工业应用打开更广阔的道路。

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