(57)【要約】【課題】新規化合物の合成反応を行う際の効率化を図ることのできるフロー合成装置およびフロー合成方法を提供せんとする。【解決手段】反応温度、反応時間、試薬種類、試薬量および溶媒のうち、少なくとも一つを要素とする反応条件を自動設定するものであり、合成反応情報をデータベースとして内包し、構造フィンガープリントと反応条件を説明変数とした人工知能にて該合成反応情報を解析する情報処理装置２により制御される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
反応温度、反応時間、試薬種類、試薬量および溶媒のうち、少なくとも一つを要素とする反応条件を自動設定するフロー合成装置であって、
合成反応情報をデータベースとして内包し、
構造フィンガープリントと反応条件を説明変数とした人工知能にて該合成反応情報を解析する情報処理装置により制御されることを特徴とするフロー合成装置。
【請求項２】
反応温度、反応時間、試薬種類、試薬量および溶媒のうち、少なくとも一つを要素とする反応条件を自動設定するフロー合成方法であって、
合成反応情報をデータベースとして内包し、
構造フィンガープリントと反応条件を説明変数とした人工知能にて該合成反応情報を解析する情報処理装置により制御することを特徴とするフロー合成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人工知能による解析結果を反映することで、合成反応に適した反応条件を自動設定できるフロー合成技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば創薬における基礎研究においては、適切な化合物を見付けるべく、種々多様な合成反応を試行錯誤しながら行うしかない状況にあり、人海戦術に頼っているのが現実である。したがって膨大なコストがかかっており、効率の向上が大きな課題とされている。近年、従来からのガラス器具を用いた人手に頼る実験から、フロー合成装置を用いた効率的な実験に代わりつつあるが、試行錯誤に変わりはなく、さらなる効率化が求められている。
【０００３】
一方、特許文献１では、化合物を作成する前にタンパク質（遺伝子）と目的化合物の相互作用を予測する技術も提案されている。これにより試行錯誤の数を減らすことは可能である。しかし、これによる効率化にも限界がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２００７／１３９０３７号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明が前述の状況に鑑み、解決しようとするところは、新規化合物の合成反応を行う際の効率化を図ることのできるフロー合成装置およびフロー合成方法を提供する点にある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明者は、かかる現況に鑑み、鋭意検討した結果、フロー合成装置を用いて新規化合物の合成反応を実行する際、従来、過去の同種の合成反応の際の反応条件（反応温度、反応時間、試薬種類、試薬量、溶媒）とほぼ同一条件を用いて行っているが、これを化合物に応じて適した反応条件に設定することができれば、創薬分野に限らず、新規化合物の合成反応をより効率よく行うことができることを着想し、本発明を完成するに至った。
【０００７】
すなわち本発明は、反応温度、反応時間、試薬種類、試薬量および溶媒のうち、少なくとも一つを要素とする反応条件を自動設定するフロー合成装置であって、合成反応情報をデータベースとして内包し、構造フィンガープリントと反応条件を説明変数とした人工知能にて該合成反応情報を解析する情報処理装置により制御されることを特徴とするフロー合成装置を提供する。
【０００８】
また本発明は、反応温度、反応時間、試薬種類、試薬量および溶媒のうち、少なくとも一つを要素とする反応条件を自動設定するフロー合成方法であって、合成反応情報をデータベースとして内包し、構造フィンガープリントと反応条件を説明変数とした人工知能にて該合成反応情報を解析する情報処理装置により制御することを特徴とするフロー合成方法をも提供する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明のフロー合成装置、フロー合成方法によれば、新規化合物の合成反応を実行するにあたり、新規な目的化合物に適した反応条件を自動的に設定でき、新規化合物の合成反応をより効率よく行うことができるため、原料コスト、作業コストを大幅に削減でき、とくに試行錯誤が避けられない創薬分野などにおいて効率が著しく向上し、コスト低減に貢献することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の代表的実施形態にかかるフロー合成装置のシステム構成を示す説明図。
【図２】予測モデル作成処理部により反応収率の予測モデルを構築する処理手順を示すフロー図。
【図３】実施する合成反応に適した反応条件の選択、制御信号の生成までの処理手順を示すフロー図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
次に、本発明の実施形態を添付図面に基づき詳細に説明する。
【００１２】
本発明のフロー合成装置は、反応温度、反応時間、試薬種類、試薬量および溶媒のうち、少なくとも一つを要素とする反応条件を自動設定するものであり、合成反応情報をデータベースとして内包し、構造フィンガープリントと反応条件を説明変数とした人工知能にて該合成反応情報を解析する情報処理装置により制御されることを特徴としている。ここに「試薬」とは、原料化合物ではなく、化学反応に用いる触媒を意味する。
【００１３】
フロー合成装置は、従来から広く知られている機器構成を採用することができ、本発明は、さらに制御手段として、前記情報処理装置を備えたものである。以下の実施形態では、制御装置に前記情報処理装置を設けた例について説明するが、前記情報処理装置は、フロー合成装置の流路デバイスやヒータ等の調温装置、ポンプ等の送液装置、オートサンプラー等の採液装置などのフロー合成用機器ユニット、これらを制御する制御装置から離れた遠隔の場所に設置され、特に制御装置と通信接続された状態にシステム構成することもできる。また、複数の機器ユニットや制御装置と通信接続された状態にシステム構成することもできる。
【００１４】
本実施形態にかかるフロー合成装置１は、図１に示すように、入力手段２０、処理装置２１、記憶手段２２を備えた情報処理装置２と、ヒータ等の調温装置３、ポンプ等の送液装置４、オートサンプラー等の採液装置５、その他図示しない流路デバイス等から構成されている。調温装置３、送液装置４、採液装置５その他図示しない流路デバイス等は、上述のとおり、従来から広く知られている機器構成を採用することができる。
【００１５】
情報処理装置２は、単または複数のコンピュータで構成され、具体的には、処理装置２１を中心に、記憶手段２２、ポインティングデバイスやキーボードなどの入力手段２０、その他、図示しない通信制御部や必要に応じてディスプレイなどを備え、従来から汎用されているコンピュータ装置を用いることができる。
【００１６】
処理装置２１は、マイクロプロセッサなどのＣＰＵを主体に構成され、図示しないＲＡＭ、ＲＯＭからなる記憶部を有して各種処理動作の手順を規定するプログラムや処理データが記憶される。記憶手段２２は、情報処理装置２内外のメモリやハードディスクなどからなる。情報処理装置２に通信接続された他のコンピュータのメモリやハードディスクなどで一部又は全部の記憶部の内容を記憶してもよい。
【００１７】
処理装置２１は、機能的には、入力手段２０その他の手段を通じて取得された合成反応情報を記憶手段２２のデータベース７０の合成反応情報記憶部７０ａに記憶管理する合成反応情報収集処理部６０と、該合成反応情報に基づき、構造フィンガープリントと反応条件を説明変数とした人工知能により反応収率の予測モデルを作成し、記憶手段２２の予測モデル記憶部７２に記憶管理する予測モデル作成処理部６１と、操作者により入力手段２０から入力された、フロー合成装置で実施予定の合成反応式の情報を、記憶手段２２の目的反応情報記憶部７４に記憶管理する目的反応受付処理部６２と、前記入力された実施予定の合成反応式の情報と、当該フロー合成装置で実行可能な反応条件の情報とに基づき、上記作成された予測モデルを用いて、適した反応条件を決定する反応条件決定処理部６３と、該決定された反応条件を実現するべく各機器（調温装置３、送液装置４、採液装置５）を制御するための制御信号を生成する制御信号生成処理部６４とを少なくとも備えており、これらの処理機能は上記プログラムにより実現される。
【００１８】
合成反応情報は、外部の論文あるいは特許情報に収載された情報、外部の合成反応データベースに収載された情報、または本装置の運転により獲得した情報であって、合成反応式、反応条件（反応温度、反応時間、試薬種類、試薬量、溶媒）および反応収率に関する情報である。ここで、「合成反応式」とは、単数もしくは複数の原料化合物と、実施反応の種類（例えばアミド化など）である。また溶媒とは溶媒の種類や量などの合成反応に用いる溶媒の条件である。このような合成反応情報は、操作者が上記外部の論文や特許情報、合成反応データベースから入手した情報、過去の本装置の運転で取得した情報（たとえば過去得られた反応混合物を分析して反応収率を算出・蓄積した情報）を、入力手段２０を通じて入力してデータベース化することや、これら外部のデータベースに通信接続して定期的に情報を受信すること等により取得することができる。
【００１９】
予測モデル作成処理部６１は、より詳しくは、合成反応情報記憶部７０ａに含まれる合成反応情報の合成反応式を、構造フィンガープリントのベクトルに変換するとともに、当該合成反応情報の反応条件をベクトルに変換し、これらベクトル情報を記憶手段２２の第１ベクトル情報記憶部７１に記憶管理する第１ベクトル変換処理部６１ａと、これら各ベクトルを結合したベクトルを説明変数、当該合成反応式の反応収率を目的変数とする機械学習を実行し、反応収率の予測モデルを作成する機械学習処理部６１ｂとを備えている。これらベクトル変換は公知のプログラムを広く適用できる。
【００２０】
このように、本実施形態では前処理として機械学習により前記合成反応情報から反応収率の予測モデルを作成する。機械学習以外の人工知能とすることもできるが、深層学習、ランダム森、サポートベクトルマシン、勾配ブースティング、ニューラルネットワーク、部分最小二乗法、あるいは最小二乗法から選択される機械学習が好ましい例である。
【００２１】
反応条件決定処理部６３は、より詳しくは、目的反応情報記憶部７４に記憶された、操作者により入力された実施予定の合成反応式を、構造フィンガープリントのベクトルに変換するとともに、当該合成反応式に基づき実行可能条件記憶部７３から本フロー合成装置で実行可能な反応条件を組み合わせたベクトルを複数生成し、これらベクトル情報を記憶手段２２の第２ベクトル情報記憶部７５に記憶管理する第２ベクトル変換処理部６３ａと、これら各ベクトルを結合したベクトルに対し、上記予測モデル記憶部７２に記憶管理されている、当該合成反応に対応する予測モデルを抽出して適用し、当該合成反応における反応収率の予測値を算出して記憶手段２２の予測収率記憶部７６に記憶管理する収率予測処理部６３ｂと、反応収率の予測値が最大の反応条件を選択し、記憶手段２２の選択反応条件記憶部７７に記憶管理する反応条件選択処理部６３ｃとを備えている。これらベクトル変換についても、公知のプログラムを広く適用できる。
【００２２】
記憶手段２２は、上述のとおり、合成反応式、反応条件および反応収率に関する情報をデータベース７０として記憶する合成反応情報記憶部７０ａ、第１ベクトル変換処理部６１ａによりベクトル変換された構造フィンガープリントベクトル情報および反応条件ベクトル情報を記憶する第１ベクトル情報記憶部７１、機械学習処理部６１ｂで作成された反応収率の予測モデルを記憶する予測モデル記憶部７２、あらかじめ本フロー合成装置で実行できる反応条件として入力される情報を記憶する実行可能条件記憶部７３、本フロー合成装置を用いて実施しようとする合成反応であってユーザにより入力される目的とする合成反応情報を記憶する目的反応情報記憶部７４、第２ベクトル変換処理部６３ａによりベクトル変換された構造フィンガープリントベクトル情報および反応条件ベクトルの組み合わせ情報を記憶する第２ベクトル情報記憶部７５、収率予測処理部６３ｂにより算出された反応収率の予測値を記憶する予測収率記憶部７６、反応条件選択処理部６３ｃにより選択された反応条件を記憶する選択反応条件記憶部７７、および制御信号生成処理部６４により生成された制御信号を記憶する制御信号記憶部７８を少なくとも備えている。
【００２３】
図２は、前処理として位置づけられる、予測モデル作成処理部６１による各合成反応の反応収率の予測モデルを構築するまでの処理手順の例を示すフロー図である。
【００２４】
予測モデル作成処理部６１は、データベース７０の合成反応情報記憶部７０ａに蓄積されている特定の合成反応について、まず第１ベクトル変換処理部６１ａが当該合成反応の反応式を構造フィンガープリントのベクトルに変換して第１ベクトル情報記憶部７１に記憶し（Ｓ１０１）、さらに当該合成反応の反応条件をベクトルに変換し、同じく第１ベクトル情報記憶部７１に記憶する（Ｓ１０２）。これを複数の合成反応について行う（Ｓ１０３）。
【００２５】
また、次の段階として、機械学習処理部６１ｂが、前記第１ベクトル情報記憶部７１に記憶管理されている各合成反応の構造フィンガープリントベクトル情報および反応条件ベクトル情報を結合したベクトルを説明変数として設定するとともに（Ｓ１０４）、当該合成反応式の反応収率をデータベース７０から取り出して目的変数とし（Ｓ１０５）、これに基づき機械学習を実行し（Ｓ１０６）、当該合成反応式の反応収率の予測モデルを作成して予測モデル記憶部７２に記憶する（Ｓ１０７）。これを同じく複数の合成反応について行う（Ｓ１０８）。このようにして、データベース７０に蓄積される各合成反応についての反応収率の予測モデルが構築される。
【００２６】
図３は、ユーザからの実施する合成反応の受付けから、該合成反応に適した反応条件の選択、該反応条件に設定するための制御信号の生成までの処理手順の例を示すフロー図である。
【００２７】
まず操作者によりフロー合成装置で実施する合成反応式の情報が入力される（Ｓ２０１）。この情報に基づき、第２ベクトル変換処理部６３ａが、合成反応式を構造フィンガープリントのベクトルに変換して第２ベクトル情報記憶部７５に記憶し（Ｓ２０２）、さらに当該合成反応式に用いられる反応条件として本フロー合成装置で実行可能な条件を実行可能条件記憶部７３から抽出して反応条件ベクトルを複数生成し、同じく第２ベクトル情報記憶部７５に記憶する（Ｓ２０３）。
【００２８】
次に、収率予測処理部６３ｂが、当該合成反応に対応する予測モデルを抽出し（Ｓ２０４）、前記各ベクトルの組み合わせ情報について、各々当該合成反応における反応収率の予測値を算出し、予測収率記憶部７６に記憶する（Ｓ２０５）。そして、反応条件選択処理部６３ｃは、反応収率の予測値が最大となる反応条件を選択して、選択反応条件記憶部７７に記憶する（ｓ２０６）。制御信号生成処理部６４は、選択された反応条件を実現するための各機器を制御する制御信号を生成して制御信号記憶部７８に記憶する（Ｓ２０７）。これにより、本フロー合成装置で当該合成反応を実行する際に、各機器（調温装置３、送液装置４、採液装置５）が前記制御信号に基づき前記選択された反応条件を実現することになる。
【００２９】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこうした実施例に何ら限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々なる形態で実施し得ることは勿論である。
【符号の説明】
【００３０】
１  フロー合成装置
２  情報処理装置
３  調温装置
４  送液装置
５  採液装置
２０  入力手段
２１  処理装置
２２  記憶手段
６０  合成反応情報収集処理部
６１  予測モデル作成処理部
６１ａ  第１ベクトル変換処理部
６１ｂ  機械学習処理部
６２  目的反応受付処理部
６３  反応条件決定処理部
６３ａ  第２ベクトル変換処理部
６３ｂ  収率予測処理部
６３ｃ  反応条件選択処理部
６４  制御信号生成処理部
７０  データベース
７０ａ  合成反応情報記憶部
７１  第１ベクトル情報記憶部
７２  予測モデル記憶部
７３  実行可能条件記憶部
７４  目的反応情報記憶部
７５  第２ベクトル情報記憶部
７６  予測収率記憶部
７７  選択反応条件記憶部
７８  制御信号記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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