Objektive Bewertung chemischer Reaktionen: Münsteraner Forscherteam entwickelt computergestütztes Verfahren

Ein von Professor Dr. Frank Glorius und seinem Team an der Universität Münster entwickeltes computergestütztes Verfahren ermöglicht eine objektive Bewertung der Anwendbarkeit chemischer Reaktionen. Endlich können wir uns von subjektiven Verzerrungen in Studien zur Herstellung neuer chemischer Verbindungen verabschieden – zumindest in der Theorie.

Chemikerinnen und Chemiker entwickeln und verbessern häufig neue chemische Reaktionen an Modellsystemen. Anhand von etwa 100 anderen Substraten demonstrieren sie dann, dass die Reaktion erfolgreich ist. Klingt eigentlich ganz einfach, oder? Nunja, das Problem ist, dass diese Demonstration der breiten Anwendbarkeit, auch bekannt als „Scope“, oft dazu führt, dass die Auswahl der Substrate subjektiv erfolgt. Dadurch entsteht ein verzerrtes Bild von der tatsächlichen Anwendungsvielfalt der neu entwickelten Reaktion. Und das ist nicht gerade optimal.

Also hat sich das Team von Professor Dr. Glorius an die Arbeit gemacht und ein computergestütztes Verfahren entwickelt, um die Auswahl der Substrate objektiver zu gestalten. Dabei werden die Komplexität und die strukturellen Eigenschaften realer pharmazeutischer Verbindungen berücksichtigt. Klingt nach einer guten Idee, oder?

Professor Dr. Glorius betont, dass diese Methode darauf abzielt, die Qualität und den Informationsgehalt chemischer Reaktionsdaten zu verbessern und bestehende Wissenslücken zu schließen. Und das ist auch wichtig, denn wenn Chemikerinnen und Chemiker ein tieferes Verständnis für neue Reaktionen entwickeln, wird es einfacher, sie in der akademischen und industriellen Umgebung anzuwenden. Außerdem wird der Einsatz von maschinellem Lernen durch hochwertige und unvoreingenommen generierte Daten erleichtert. Das klingt doch nach einer Win-Win-Situation.

Die Forschungsergebnisse wurden in der Fachzeitschrift ACS Central Science veröffentlicht. Das Autorenteam hofft, mit ihrer Veröffentlichung einen Denkprozess in Gang zu setzen. Denn bisher sind Versuche zur Standardisierung und Objektivierung der Entwicklung und Bewertung chemischer Reaktionen noch relativ neu und nicht weit verbreitet. Es ist also an der Zeit, dass sich etwas ändert.

Der Erstautor Debanjan Rana betont, dass es nicht darum gehen sollte, eine große Anzahl von Experimenten durchzuführen, die oft voreingenommen geplant sind oder einen vorhersehbaren Ausgang haben. Stattdessen sollte der Fokus auf dem bestmöglichen Informationsgewinn über neue chemische Reaktionen liegen. Das klingt vernünftig, oder?

Es gab auch schon andere Versuche, chemische Reaktionen anhand sorgfältig ausgewählter Substrate zu bewerten. Aber diese Untersuchungen waren oft auf spezifische Fälle beschränkt oder erforderten ein aufwendiges Verfahren, um die Substrate zu berechnen und auszuwählen. Das ist bei dem Verfahren aus Münster anders. Es berücksichtigt die vollständige Molekülstruktur und ist daher für jede chemische Reaktion universell anwendbar. Das ist doch mal eine gute Nachricht!

Niklas Hölter, einer der Verfasser der Studie aus Münster, erklärt, dass die Auswahl der zu testenden Substrat-Verbindungen oft voreingenommen ist. Das kann zu einer Auswahlverzerrung führen. Außerdem werden oft die erfolglosen Reaktionen in den Veröffentlichungen nicht erwähnt, um ein positiveres Bild zu vermitteln. Das führt zu einer Berichtsverzerrung. Und das ist nicht gerade förderlich für die Forschung.

Bei der Synthese neuer chemischer Verbindungen müssen Chemikerinnen und Chemiker aus einer Vielzahl bekannter Reaktionen und Methoden diejenige auswählen, die am besten für die Herstellung der gewünschten Verbindung geeignet ist. Dabei spielen Faktoren wie Ausbeute, Umwelt- und Sicherheitsaspekte eine Rolle. Das ist eine große Herausforderung, aber mit objektiveren Daten könnte es einfacher werden.

Das Forscherteam der Universität Münster wandelt alle zugelassenen pharmazeutischen Wirkstoffe mithilfe von molekularen Fingerabdrücken in einen digitalen Code um. Mit Hilfe von unüberwachtem maschinellem Lernen und Clustering-Methoden entwickeln sie ein Modell, das den Raum der pharmazeutischen Wirkstoffe anhand ihrer Molekülstrukturen in chemisch sinnvolle Bereiche unterteilt. Dadurch können Tausende potenzieller Test-Substrate mithilfe des Machine-Learning-Modells in einen gemeinsamen Raum projiziert werden. Von dort aus wird automatisch ein Test-Substrat ausgewählt, um den gesamten Raum objektiv abzudecken.

Das klingt nach einer vielversprechenden Methode, um eine objektivere Bewertung chemischer Reaktionen zu ermöglichen. Es bleibt abzuwarten, wie gut sie in der Praxis funktioniert und wie weit sie sich verbreitet. Aber die Forschung in diesem Bereich ist auf jeden Fall ein Schritt in die richtige Richtung.

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