連續流工(gong)藝優(you)化中的(de)MTBO算法優(you)化(hua)

近年來，對有(you)機(ji)反應(ying)工(gong)藝的(de)自(zi)主優化(hua)以(yi)及反應(ying)結(jie)果的(de)大數據(ju)集的(de)生成(cheng)或使用都(dou)受(shou)到了(le)重大關(guan)註(zhu)。然而，對於(yu)反應(ying)優(you)化(hua)仍然沒有(you)明(ming)確(que)的(de)“最佳(jia)方(fang)法”。

2021年，Astex制藥(yao)公(gong)司和(he)劍橋(qiao)大學的(de)合作(zuo)研(yan)究，將(jiang)預(yu)先(xian)存(cun)在(zai)的(de)數據(ju)和(he)自(zi)我優(you)化(hua)算(suan)法結(jie)合在(zai)壹(yi)起，發表了(le)多(duo)任(ren)務(wu)優(you)化算法（多(duo)任(ren)務(wu)貝葉斯優化，MTBO）。MTBO被(bei)視(shi)為“小數(shu)據(ju)”反應(ying)優(you)化(hua)的(de)最佳(jia)算(suan)法模(mo)型(xing)，當時該模(mo)型(xing)僅(jin)使用計算(suan)機(ji)模(mo)擬(ni)示(shi)例進行了(le)演(yan)示(shi)。

壹(yi)、使(shi)用(yong)連續流反應(ying)器來演示(shi)MTBO算法：

流動化(hua)學反應(ying)器通常(chang)用(yong)於壹些危險(xian)化學反應(ying)的(de)高傳(chuan)質(zhi)、傳熱(re)和(he)批量穩定生(sheng)產(chan)的(de)需求(qiu)，但(dan)它也能為科(ke)學研(yan)究提供平臺。與(yu)傳(chuan)統方(fang)法相(xiang)比(bi)，流動反應(ying)器較少(shao)的(de)反應(ying)物(wu)料、快(kuai)速篩選反應(ying)條件有(you)其(qi)優(you)勢(shi)。

流動反應(ying)平臺，可(ke)以(yi)對每(mei)個(ge)單(dan)獨的(de)實驗(yan)條件進行設置，並且(qie)可(ke)實現自(zi)動化(hua)。使(shi)用液(ye)體處理器制備反應(ying)混合物(wu)也(ye)能夠(gou)在(zai)優(you)化分(fen)類變量（例(li)如(ru)，溶劑(ji)和(he)配體(ti)）得(de)到充(chong)分(fen)的(de)研(yan)究。這是標準(zhun)優(you)化方(fang)法非(fei)常(chang)難以(yi)處理的(de)考(kao)量因(yin)素。

二、用公(gong)開數(shu)據(ju)集進行計(ji)算(suan)機(ji)模(mo)擬(ni)與(yu)連(lian)續流實驗(yan)優(you)化演示(shi)

設想(xiang)壹(yi)下(xia)，在(zai)沒有(you)進行任(ren)何(he)先行實驗(yan)，只(zhi)需按(an)下(xia)壹(yi)個(ge)按(an)鈕(niu)就能得(de)到最(zui)佳(jia)的(de)反應(ying)條件，還(hai)有(you)什麽工(gong)具(ju)比(bi)這(zhe)更(geng)好(hao)的(de)呢？

事(shi)實上(shang)，如(ru)果能使(shi)用現有(you)的(de)數據(ju)，例如(ru)開放(fang)Zenodo（由歐(ou)洲核子(zi)研(yan)究中心運作）反應(ying)數(shu)據(ju)庫和(he)存(cun)儲(chu)庫，計算機(ji)模(mo)擬(ni)就能實現這(zhe)個(ge)目標。

本(ben)文作者首先利用(yong)公(gong)開的(de)Suzuki偶合(he)和(he)Buchwald-Hartwig數(shu)據(ju)集，進行了(le)計(ji)算機(ji)模(mo)擬(ni)演(yan)示(shi)，然後進行實驗(yan)優(you)化演示(shi)。

在(zai)計(ji)算機(ji)模(mo)擬(ni)的(de)優化(hua)中(zhong)，壹(yi)個關(guan)鍵(jian)的(de)發現是當存(cun)在(zai)多(duo)種不(bu)同(tong)的(de)底(di)物(wu)時(shi)就會(hui)生(sheng)產(chan)更(geng)大的(de)輔助(zhu)數(shu)據(ju)集，MTBO算(suan)法似(si)乎在(zai)更(geng)大的(de)輔助(zhu)數(shu)據(ju)集中(zhong)運行得(de)更(geng)好(hao)。這(zhe)在(zai)Suzuki偶(ou)合案(an)例中(zhong)得(de)到了(le)很(hen)好(hao)的(de)運用，當(dang)所(suo)有(you)四個可(ke)用(yong)的(de)數據(ju)集都(dou)用(yong)於(yu)輔助(zhu)任(ren)務(wu)時(shi)，它提供(gong)了最佳(jia)的(de)性能。

壹(yi)般來(lai)說(shuo)，人(ren)們(men)會(hui)假(jia)設可(ke)用(yong)的(de)數據(ju)越多，優化的(de)效率(lv)就越高。因(yin)此，這(zhe)自(zi)然而然地反映了(le)壹個(ge)科學家(jia)，尤其(qi)是工(gong)業(ye)界科學家(jia)多(duo)年來壹(yi)直在(zai)努(nu)力解(jie)決的(de)問(wen)題(ti)：我們(men)如(ru)何有(you)效地記(ji)錄和(he)利(li)用(yong)過(guo)去實驗(yan)的(de)結(jie)果？阿斯(si)利(li)康、聖(sheng)母大學和(he)麻(ma)省理(li)工(gong)學院(yuan)的(de)科學家(jia)最(zui)近發表的(de)壹篇(pian)論文也討論了這(zhe)個問(wen)題(ti)，特別(bie)是關(guan)於(yu)電子(zi)實驗(yan)室(shi)筆記(ji)本（ELN），並確(que)保包括(kuo)負面(mian)數(shu)據(ju)也得(de)到有(you)效的(de)使用(yong)。這(zhe)將(jiang)為未(wei)來的(de)機(ji)器學習(xi)和(he)人(ren)工(gong)智能提(ti)供有(you)力的(de)支(zhi)持。

實驗(yan)室(shi)演示(shi)的(de)C-H活(huo)化(hua)反應(ying)在(zai)含(han)有(you)較(jiao)高比(bi)例(li)極性(xing)官(guan)能團(tuan)的(de)小片(pian)段(duan)上進行，這(zhe)是常用(yong)的(de)合成(cheng)方(fang)法，意(yi)義重大。對於(yu)藥(yao)物(wu)發現中(zhong)的(de)目標(biao)分(fen)子(zi)很(hen)適用(yong)。

盡管對不(bu)同(tong)反應(ying)性(xing)的(de)底(di)物(wu)來(lai)說(shuo)，數(shu)據(ju)收(shou)集並不(bu)容易(yi)，但(dan)每(mei)個底(di)物(wu)的(de)輔助(zhu)數(shu)據(ju)集的(de)增長使(shi)優(you)化速率(lv)提(ti)升(sheng)。訪(fang)問(wen)常(chang)用(yong)已(yi)公(gong)開的(de)反應(ying)類型(xing)的(de)實時(shi)數(shu)據(ju)集，可(ke)以(yi)減(jian)少(shao)對特定(ding)底(di)物(wu)對實驗(yan)的(de)依賴(lai)，快(kuai)速得(de)到最(zui)佳(jia)工(gong)藝條件，為研(yan)究組帶來(lai)巨大優勢。

三(san)、MTBO算法與(yu)連(lian)續流反應(ying)結(jie)合未(wei)來應(ying)用(yong)潛力

MTBO現已(yi)可(ke)供(gong)他(ta)人使(shi)用(yong)，但(dan)還在(zai)不(bu)斷(duan)改進之(zhi)中，不(bu)久(jiu)我們(men)將(jiang)看(kan)到它(ta)巨大的(de)潛力。改(gai)進包括(kuo)，但不(bu)限(xian)於：

1、使(shi)用液(ye)滴流反應(ying)器等改進，以(yi)減(jian)少(shao)催化(hua)劑(ji)和(he)原(yuan)材料的(de)消(xiao)耗(hao)；

2、變量範(fan)疇(chou)的(de)表示(shi)，目前(qian)是通過(guo)簡單(dan)地分(fen)配“1”和(he)“0”對應(ying)於(yu)每個(ge)分(fen)類變量（稱為壹(yi)個(ge)熱(re)變量編(bian)碼(ma)、OHE）。其(qi)他(ta)選項(xiang)，如(ru)主成分(fen)分(fen)析(xi)（PCA），可(ke)能有(you)助(zhu)於(yu)包括(kuo)有(you)關(guan)這(zhe)些分(fen)類變量屬(shu)性的(de)信息；

3、反應(ying)物(wu)的(de)描(miao)述符(fu)也可(ke)以(yi)用來優(you)先考(kao)慮在(zai)輔助(zhu)任(ren)務(wu)數(shu)據(ju)集中(zhong)最(zui)相(xiang)似(si)反應(ying)夥(huo)伴的(de)數據(ju)。

4、隨著(zhe)反應(ying)優(you)化(hua)從(cong)經(jing)典(dian)方(fang)法演(yan)變，有(you)機(ji)化(hua)學家(jia)將(jiang)繼續看(kan)到新(xin)的(de)有(you)效選項被(bei)添(tian)加(jia)到他(ta)們(men)的(de)優化(hua)工(gong)具(ju)箱(xiang)中(zhong)，使(shi)得(de)該工(gong)具(ju)更(geng)加(jia)被廣(guang)泛(fan)使(shi)用。