カタレクシスを用いたデジタル反応の最適化
よりスマートな化学、より迅速な結果
複雑なクロスカップリング反応における触媒およびリガンドのスクリーニングが、従来の試行錯誤によるワークフローに頼るのではなく、予測可能で迅速、かつAI主導で行えるとしたらどうでしょうか？Catalexisは、AI主導の触媒最適化、BayBEベイズモデリング、そして厳選された23種類のリガンドを含むホスフィンプレートを組み合わせることで、まさにそれを実現し、ブッフヴァルト・ハートウィグアミノ化や鈴木・宮浦カップリングなどの反応に対して、よりスマートで効率的なスクリーニングを可能にします。
従来のベンチトップ化学とハイスループット実験（HTE）の両方に対応するように設計されたCatalexisにより、研究者は反応空間をデジタルで探索し、実験の負担を軽減するとともに、わずかなパラメータの変化が収率や選択性に影響を与えるクロスカップリング反応やその他の繊細な反応において、高性能な配位子の特定を加速させることができます。
カタレクシスはどのように作用するのでしょうか？
ステップ 2：23 種類のリガンドを用いたスクリーニング反応を実行する
選択した基質と条件を用いて、すべての変数を一定に保ったまま、23-リガンドスクリーニングを実施してください。手動でのセットアップおよび自動化されたHTEワークフローに対応しています。
ステップ3：反応測定の結果をCatalexisポータルにアップロードする
反応収率（0～100）をCatalexisポータルにアップロードし、トークン1個と引き換えに、上位のリガンド候補を受け取ってください。化学メタデータは不要です。
ステップ4：AIを活用したリガンドランキングの生成 AIを活用したリガンドランキング
Catalexisは、お客様のデータを400種類以上のリガンドを収録した自社データベースと照合し、最も優れた候補を抽出します。
ステップ5：BayBEを使って反応空間を探索する
反応パラメータを定義すれば、BayBE（ベイズ・バックエンド）MLエンジンが、化学空間内で最も有望な次の実験案を提案してくれます。これにより、従来のDOE（実験計画法）アプローチよりも効率的に化学空間をサンプリングすることが可能になります。
ステップ6：ガイド付きの推奨事項で最適化を行う
新しい結果をアップロードすると、収量をさらに向上させるための次の推奨条件が即座に表示されます
ステップ7：繰り返し実行して結果を絞り込む
収率、変換率、副生成物の抑制、あるいはその他の任意の変数など、反応が所望の目標値に達するまで、手順5～6を繰り返してください。
従来の触媒スクリーニングではなく、なぜカタレクシスを選ぶべきなのか？
関連商品
ユーザーの声
Catalexisが実験室をどのように変革しているかをご覧ください。化学者たちがその体験についてこう語っています：
「Catalexisのおかげで、1,3-ジクロロベンゼンのジアミノ化反応の最適化が大幅に効率化され、スクリーニング用に厳選されたリガンドセットが提供されたことで時間を節約できました。3回のスクリーニングを経て、最終的な工業規模のプロセスに最適なリガンドを特定することができました。」
製薬・バイオテクノロジー プロセス開発研究所
「提案されたリガンドは、当初試そうとは考えていなかったものも含め、素晴らしい結果をもたらしました。」
学術医薬化学研究室
「Catalexisは、23種類のリガンドからなるキットを用いて、AIの力を借りて約500種類のリガンドの性能を評価・予測できる優れたツールです。」
合成研究開発化学者
関連リソース
- 『Aldrichimica Acta』57巻1号 触媒作用に関する特別号
Aldrichimica Actaは、化学研究の最前線を紹介する国際的な論文誌です。Actaの論文は世界各国の化学者によって執筆されており、有機化学、有機金属化学、生物有機化学、または無機化学などの合成関連のテーマに基づく多様なトピックを対象としています。