研究背景
苗头化合物的发现与优化是药物化学领域专注的目标。创建并筛选庞大且具有分子骨架多样性的化合物库是发现苗头化合物的首要任务。依靠传统的单个化合物的合成来创建化合物库并进行逐一的筛选，低效，繁琐且成本高昂。高通量自动化合成与筛选技术平台由此应运而生。
而作为以上高通量合成与筛选技术的另一种替代方案，Alexander Dömling 教授团队利用 ADE 技术 （Acoustic Droplet Ejection - 声控微滴喷射技术）并将之应用到 16 个具有显著化合物骨架多样性的多组分化学中，实现了微量化合物的高通量自动化合成，在十个小时内完成了 1536 个纳摩尔量级的微量化学反应。
构造出的化合物库通过自动化分析平台进行了高效快速地结果分析与数据输出，为不同底物的反应活性和限制范围提供了有力的数据支撑，并可用于反应条件的后续优化。同时，基于1536个反应所对应的 1536 个目标化合物进行了系统性的化学信息学和成药可能性分析，由此构建的化合物库可用作苗头化合物筛选的一个分子库储备。
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值得提出的是，一方面该研究工作以多组分化学反应类型为研究对象，多组分化学作为有机化学反应中的一个分支，具有原子经济性，反应条件温和，官能团耐受，一步反应，且化合物结构多样等突出优势，能够极大满足高通量实验对化合物多样化的需求。另一方面，该研究采用的声控微滴喷射技术完全避免了其他高通量自动化平台所须采用的枪头移液，省去了高昂的枪头成本，并避免了可能由枪头带来的交叉污染。更重要的是，通过声控，能精准地将微量液体从指定的原料板孔转移到指定的目标反应板孔，极大地节约了物料成本，从而实现了构建微量型化合物库从合成，筛选至储存管理的绿色可持续发展。
论文信息
Chemistry at the Speed of Sound’: Automated 1536-Well Nanoscale Synthesis of 16 Scaffolds in Parallel
Li Gao, Shabnam Shaabani, Atilio Reyes Romero, Ruixue Xu,Maryam Ahmadianmoghaddam and Alexander Dömling* (Alexander Dömling*，帕拉茨基大学)
Green Chem., 2023, 25, 1380-1394
https://doi.org/10.1039/D2GC04312B
作者简介
格罗宁根大学
帕拉茨基大学
相关期刊
rsc.li/greenchem
Green Chem.
| 2-年影响因子* | 11.034分 |
| 5-年影响因子* | 10.794分 |
| 最高 JCR 分区* | Q1 绿色可持续科技 |
| CiteScore 分† | 15.1分 |
| 中位一审周期‡ | 30 天 |
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Chair
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