利用 Catalexis 進行數位反應優化
更聰明的化學，更快的成果
如果複雜的交叉偶聯反應中的催化劑與配體篩選，能夠具備可預測性、高效速率並由人工智慧驅動，而非依賴傳統的試錯工作流程，會是怎樣的景象？Catalexis 正是透過結合人工智慧驅動的催化劑優化、BayBE 貝葉斯建模，以及精心策劃的 23 種配體磷化氫板，實現了這一切，從而為布赫瓦爾德-哈特維格胺化反應和鈴木-宮浦偶聯反應等轉化提供更智慧、更高效的篩選方案。
Catalexis 專為傳統實驗室化學與高通量實驗 (HTE) 設計，讓研究人員能夠透過數位化方式探索反應空間，減輕實驗負擔，並加速在交叉偶聯反應及其他敏感轉化中識別高表現配體——在這些反應中，微小的參數變化便會影響產率與選擇性。
Catalexis 是如何運作的？
步驟 2：進行 23 種配体的篩選反應
請使用您選定的底物和條件進行 23-配體篩選，並保持所有變數恆定。本方法適用於手動設置及自動化高通量篩選工作流程。
步驟 3：將您的反應結果上傳至 Catalexis 入口網站
請將您的反應收率（0–100）上傳至 Catalexis 平台，並兌換 1 個代幣，即可獲得您的最佳配體候選物。無需提供化學元數據。
步驟 4：生成由人工智慧驅動的配體排名
Catalexis 會將您的數據與其內建的 400 多種配體資料庫進行比對，並標示出表現最佳的配體。
步驟 5：使用 BayBE 探索反應空間
設定您的反應參數，讓 BayBE（貝葉斯後端）機器學習引擎在您的化學空間內提出最具潛力的下一個實驗方案，從而讓您能比傳統的實驗設計（DOE）方法更有效地對化學空間進行採樣。
第 6 步：透過引導式建議進行優化
上傳您的新數據，即可立即獲得系統建議的下一項條件，以持續提升產量
步驟 7：重複操作以優化結果
請重複步驟 5 至 6，直到反應達到預期的目標，無論是產率、轉化率、副產物限制或其他自訂變數。
為何選擇 Catalexis 而非傳統的催化劑篩選方法？
特色 | 卡塔莱克西斯 | 傳統篩檢 |
|---|---|---|
篩選方法 | AI 引導的貝葉斯優化可預測最具潛力的下階段實驗 | 透過人工決策進行試錯式篩選 |
配体集大小 | 採用經精選的 23 種配體磷化氫試板，並以 400 多種配體資料庫為後盾 | 配体集合规模小，化学空间覆盖范围有限 |
獲得結果所需時間 | 透過 AI 引導的實驗篩選，數日內即可完成優化 | 需耗時數週進行反覆試錯 |
材料消耗 | 显著减少催化剂、底物及溶剂的使用量 | 因实验组规模庞大而耗费大量试剂 |
实验数量 | 極少，貝葉斯模型僅篩選高價值實驗 | 需進行大量實驗以探索化學空間 |
決策制定 | 以数据为导向，预测性配体排名 | 需人工解讀與逐一測試 |
提高探索效率 | 利用機器學習鎖定化學空間中具潛力的區域 | 統一篩選導致試驗重複 |
成本影響 | 因实验次数减少及废弃物降低而节省成本 | 營運成本與化學品消耗量增加 |
工作流程靈活性 | 適用於實驗台、平行及自動化高通量篩選 | 主要為手動工作流程 |
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使用者心得
了解 Catalexis 如何改變實驗室的面貌——以下是化學家們對使用體驗的分享：
「Catalexis 顯著簡化了我們針對 1,3-二氯苯的二胺化反應優化流程，透過提供一套經過嚴選的配體供篩選，為我們節省了大量時間。經過三輪篩選後，我們成功找出最適合最終工業規模製程的配體。」
製藥生物技術製程開發實驗室
「建議的配體表現出極佳的結果，其中甚至包括一些我起初並未考慮嘗試的配體。」
學術藥物化學實驗室
「Catalexis 是一款出色的工具，其內含的 23 種配體套組，在人工智慧的輔助下，具備評估並預測約 500 種配體效能的潛力。」
合成研发化学家
相關資源
- Aldrichimica Acta 57.1 Special Edition on Catalysis
Aldrichimica Acta covers diverse chemical research topics, fostering international collaboration in chemistry.
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