L'évolution d'un catalyseur
Utilisation d'un algorithme génétique pour découvrir de nouvelles molécules catalytiques pour la synthèse organique
Une équipe de chercheurs a utilisé une méthode de calcul inspirée de l'évolution pour découvrir un catalyseur organique plus performant que les catalyseurs connus. Comme le rapporte l'équipe dans la revue Angewandte Chemie, un algorithme génétique a suggéré de nouvelles structures moléculaires actives sur le plan catalytique pour une réaction courante en synthèse organique. Selon l'équipe, cette méthode pourrait être appliquée plus largement à la recherche de meilleurs catalyseurs moléculaires.
© Wiley-VCH
Les systèmes d'apprentissage automatique peuvent déjà prédire avec une grande précision les propriétés des matériaux et les structures moléculaires dans divers domaines de la chimie. Toutefois, l'automatisation de la recherche de catalyseurs nouveaux et améliorés n'a pas encore été possible, bien que le développement de nouveaux catalyseurs pour les réactions chimiques soit actuellement l'un des objectifs les plus importants de la recherche en chimie. Des catalyseurs plus efficaces ouvrent la voie à des réactions plus rapides et plus faciles, qui consomment moins d'énergie et produisent moins de sous-produits.
La raison des difficultés rencontrées par les systèmes automatisés lors de la recherche de nouveaux catalyseurs réside dans les états de transition des réactions, comme l'explique Jan Halborg Jensen, professeur de chimie computationnelle à l'université de Copenhague, au Danemark, et auteur correspondant de l'étude. En effet, les catalyseurs influencent l'état de transition, c'est-à-dire le moment de la réaction qui décide de la formation ou non d'un produit. La nature fugace de ce moment et la complexité des structures formées, avec de nombreuses molécules interagissant en même temps, rendent difficile l'élaboration de modèles.
Pour y remédier, Jensen et l'équipe se sont tournés vers une méthode de sélection basée sur les principes de l'évolution. Un algorithme génétique a été utilisé pour évaluer l'aptitude d'un ensemble de molécules de départ à catalyser la réaction de Morita-Baylis-Hillman (MBH). "Ensuite, on prend les molécules les plus aptes et on les accouple, ce qui signifie que l'on coupe les deux parents à des endroits aléatoires et que l'on recombine des fragments de chaque parent", explique M. Jensen. "Si l'on procède ainsi suffisamment de fois, la population finale peut être très différente de la population initiale, un peu comme un chihuahua diffère de ses ancêtres loups.
Ainsi, les molécules finales générées par l'ordinateur présentaient un nouveau motif structurel, un anneau d'azétidine à quatre membres, qui n'était pas présent dans la population initiale. L'équipe a ensuite synthétisé l'une des azétidines candidates développées par l'ordinateur et l'a testée dans la réaction, constatant qu'elle était nettement plus performante que le catalyseur traditionnel, le DABCO (1,4-diazabicyclo[2.2.2]octane). "Les azétidines n'avaient jamais été considérées comme des catalyseurs pour la réaction MBH, de sorte que l'algorithme a fait une découverte véritablement nouvelle", explique M. Jensen, soulignant l'importance des découvertes assistées par ordinateur dans la recherche chimique.
Selon M. Jensen, une condition préalable essentielle à l'utilisation de cette technique à l'avenir est la connaissance de l'état de transition clé pour la réaction en question. Il pense que si cet état est connu, les algorithmes génétiques pourraient aider à identifier des organocatalyseurs nouveaux et améliorés.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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