Nouvelle stratégie assistée par ordinateur pour évaluer l'applicabilité des réactions chimiques
Contrer les biais subjectifs dans les études sur la production de nouveaux composés chimiques
Les chimistes développent et optimisent souvent de nouvelles réactions chimiques en utilisant ce que l'on appelle des systèmes modèles, c'est-à-dire des substrats simples et facilement accessibles. Ils utilisent ensuite jusqu'à une centaine d'autres substrats comme exemples pour montrer que la réaction fonctionne. Cette démonstration de l'applicabilité polyvalente est appelée "portée" dans le jargon technique. Cependant, une sélection subjective des substrats donne souvent une image déformée de la gamme d'applications de la réaction nouvellement mise au point. Il est souvent difficile de savoir si elle peut être utilisée pour synthétiser un produit souhaité. Pour résoudre ce problème, une équipe dirigée par le professeur Frank Glorius, chimiste à l'université de Münster, propose une méthode assistée par ordinateur et exempte de biais pour sélectionner les substrats modèles afin d'évaluer les nouvelles réactions chimiques.
La sélection des substrats est basée sur la complexité et les propriétés structurelles de composés pharmaceutiques réels. "Notre méthode vise à améliorer la qualité et le contenu informatif des données sur les réactions chimiques à l'avenir et à combler les lacunes en matière de connaissances", explique Frank Glorius. Une meilleure compréhension des nouvelles réactions réduit les obstacles à leur application dans un contexte universitaire et industriel. La disponibilité de données de haute qualité et impartiales facilite aussi considérablement l'utilisation de l'apprentissage automatique et ouvre la voie à une utilisation plus complète des données. Les travaux ont été publiés dans la revue ACS Central Science.
Selon les auteurs de l'équipe, les tentatives de normalisation et d'objectivation du développement et de l'évaluation des réactions chimiques sont encore très récentes et relativement rares. Avec notre publication, nous aimerions lancer un "processus de remise en question". Au lieu de faire autant d'expériences que possible, qui sont souvent biaisées ou dont le résultat est prévisible, nous devrions nous concentrer sur l'obtention des meilleures données possibles sur les nouvelles réactions chimiques", explique Debanjan Rana, premier auteur de l'article.
D'autres scientifiques ont également tenté d'évaluer les réactions chimiques sur la base de substrats "mieux" sélectionnés. Toutefois, ces travaux se sont limités à des cas particuliers, soit à des structures solidement sélectionnées présentant un intérêt pharmaceutique, soit à des structures spécialement adaptées à une seule réaction, qui doivent être calculées et sélectionnées dans le cadre d'un processus complexe. Contrairement aux travaux précédents, la méthode présentée par l'équipe de Münster prend en compte l'ensemble de la structure d'une molécule, ce qui la rend universellement applicable à toute réaction chimique.
Niklas Hölter, l'un des auteurs de l'article à Münster, explique le processus de réflexion à l'origine de l'étude : "Le champ d'application est d'une importance capitale dans toutes les publications sur la synthèse chimique. Cependant, les chimistes ont souvent des préjugés dans le choix des composés de substrat à tester. Par exemple, ils choisissent des substrats structurellement très simples, très similaires au substrat modèle ou simplement disponibles dans le laboratoire ("biais de sélection"). Souvent, ils ne mentionnent pas du tout les réactions infructueuses dans leur publication afin de donner une meilleure image de la situation ("biais d'information").
Lors de la synthèse de nouveaux composés chimiques, tels que des ingrédients actifs ou des matériaux, les chimistes doivent sélectionner la méthode la plus appropriée pour produire le composé cible parmi un grand nombre de réactions et de méthodes chimiques connues. Pour ce faire, ils prennent en compte plusieurs facteurs tels que le rendement du produit souhaité ainsi que les aspects liés à l'environnement et à la sécurité. Le développement de nouvelles réactions chimiques polyvalentes reste donc au cœur de la recherche chimique actuelle.
La méthode mise au point par l'équipe de l'université de Münster utilise les empreintes moléculaires pour transférer tous les ingrédients pharmaceutiques actifs approuvés dans un code numérique. À l'aide de méthodes non supervisées d'apprentissage automatique et de regroupement, ils ont créé un modèle qui divise cet "espace" d'ingrédients pharmaceutiques actifs en régions chimiquement significatives sur la base des structures moléculaires. Pour évaluer une nouvelle réaction chimique, des milliers de substrats d'essai potentiels peuvent être projetés dans le même espace à l'aide du modèle d'apprentissage automatique. Un substrat d'essai est automatiquement sélectionné au centre de chacune des régions précédemment identifiées afin de couvrir l'ensemble de l'espace sans biais.
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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