Ein von Professor Dr. Frank Glorius und seinem Team an der Universit\u00e4t M\u00fcnster entwickeltes computergest\u00fctztes Verfahren erm\u00f6glicht eine objektive Bewertung der Anwendbarkeit chemischer Reaktionen. Endlich k\u00f6nnen wir uns von subjektiven Verzerrungen in Studien zur Herstellung neuer chemischer Verbindungen verabschieden – zumindest in der Theorie.<\/p>\n
Chemikerinnen und Chemiker entwickeln und verbessern h\u00e4ufig 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 f\u00fchrt, dass die Auswahl der Substrate subjektiv erfolgt. Dadurch entsteht ein verzerrtes Bild von der tats\u00e4chlichen Anwendungsvielfalt der neu entwickelten Reaktion. Und das ist nicht gerade optimal.<\/p>\n
Also hat sich das Team von Professor Dr. Glorius an die Arbeit gemacht und ein computergest\u00fctztes Verfahren entwickelt, um die Auswahl der Substrate objektiver zu gestalten. Dabei werden die Komplexit\u00e4t und die strukturellen Eigenschaften realer pharmazeutischer Verbindungen ber\u00fccksichtigt. Klingt nach einer guten Idee, oder?<\/p>\n
Professor Dr. Glorius betont, dass diese Methode darauf abzielt, die Qualit\u00e4t und den Informationsgehalt chemischer Reaktionsdaten zu verbessern und bestehende Wissensl\u00fccken zu schlie\u00dfen. Und das ist auch wichtig, denn wenn Chemikerinnen und Chemiker ein tieferes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr neue Reaktionen entwickeln, wird es einfacher, sie in der akademischen und industriellen Umgebung anzuwenden. Au\u00dferdem wird der Einsatz von maschinellem Lernen durch hochwertige und unvoreingenommen generierte Daten erleichtert. Das klingt doch nach einer Win-Win-Situation.<\/p>\n
Die Forschungsergebnisse wurden in der Fachzeitschrift ACS Central Science ver\u00f6ffentlicht. Das Autorenteam hofft, mit ihrer Ver\u00f6ffentlichung 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 \u00e4ndert.<\/p>\n
Der Erstautor Debanjan Rana betont, dass es nicht darum gehen sollte, eine gro\u00dfe Anzahl von Experimenten durchzuf\u00fchren, die oft voreingenommen geplant sind oder einen vorhersehbaren Ausgang haben. Stattdessen sollte der Fokus auf dem bestm\u00f6glichen Informationsgewinn \u00fcber neue chemische Reaktionen liegen. Das klingt vern\u00fcnftig, oder?<\/p>\n
Es gab auch schon andere Versuche, chemische Reaktionen anhand sorgf\u00e4ltig ausgew\u00e4hlter Substrate zu bewerten. Aber diese Untersuchungen waren oft auf spezifische F\u00e4lle beschr\u00e4nkt oder erforderten ein aufwendiges Verfahren, um die Substrate zu berechnen und auszuw\u00e4hlen. Das ist bei dem Verfahren aus M\u00fcnster anders. Es ber\u00fccksichtigt die vollst\u00e4ndige Molek\u00fclstruktur und ist daher f\u00fcr jede chemische Reaktion universell anwendbar. Das ist doch mal eine gute Nachricht!<\/p>\n
Niklas H\u00f6lter, einer der Verfasser der Studie aus M\u00fcnster, erkl\u00e4rt, dass die Auswahl der zu testenden Substrat-Verbindungen oft voreingenommen ist. Das kann zu einer Auswahlverzerrung f\u00fchren. Au\u00dferdem werden oft die erfolglosen Reaktionen in den Ver\u00f6ffentlichungen nicht erw\u00e4hnt, um ein positiveres Bild zu vermitteln. Das f\u00fchrt zu einer Berichtsverzerrung. Und das ist nicht gerade f\u00f6rderlich f\u00fcr die Forschung.<\/p>\n
Bei der Synthese neuer chemischer Verbindungen m\u00fcssen Chemikerinnen und Chemiker aus einer Vielzahl bekannter Reaktionen und Methoden diejenige ausw\u00e4hlen, die am besten f\u00fcr die Herstellung der gew\u00fcnschten Verbindung geeignet ist. Dabei spielen Faktoren wie Ausbeute, Umwelt- und Sicherheitsaspekte eine Rolle. Das ist eine gro\u00dfe Herausforderung, aber mit objektiveren Daten k\u00f6nnte es einfacher werden.<\/p>\n
Das Forscherteam der Universit\u00e4t M\u00fcnster wandelt alle zugelassenen pharmazeutischen Wirkstoffe mithilfe von molekularen Fingerabdr\u00fccken in einen digitalen Code um. Mit Hilfe von un\u00fcberwachtem maschinellem Lernen und Clustering-Methoden entwickeln sie ein Modell, das den Raum der pharmazeutischen Wirkstoffe anhand ihrer Molek\u00fclstrukturen in chemisch sinnvolle Bereiche unterteilt. Dadurch k\u00f6nnen Tausende potenzieller Test-Substrate mithilfe des Machine-Learning-Modells in einen gemeinsamen Raum projiziert werden. Von dort aus wird automatisch ein Test-Substrat ausgew\u00e4hlt, um den gesamten Raum objektiv abzudecken.<\/p>\n
Das klingt nach einer vielversprechenden Methode, um eine objektivere Bewertung chemischer Reaktionen zu erm\u00f6glichen. 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.<\/p>\n
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