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化學機器人平臺正在迅速發展，但大多數系統目前無法適應實時變化的環境。

近日，來自英國格拉斯哥大學（The University of Glasgow）的研究人員提出了一個動態可編程系統，能夠制造、優化和發現新分子，該系統利用七個傳感器連續監測反應。

通過開發動態編程語言，研究展示高放熱氧化反應、終點檢測以及關鍵硬件故障檢測的 10 倍放大。還展示了如何使用在線光譜（例如 HPLC、拉曼和 NMR）進行反應的閉環優化。從選定的化學空間中發現的兩個先前未報告的反應，在 25-50 次迭代中實現高達 50% 的產率提高。

最后，展示了一個探索三氟甲基化反應空間的實驗管道，發現了新分子。

相關研究以《An integrated self-optimizing programmable chemical synthesis and reaction engine》為題，于 2024 年 2 月 9 日發布在《Nature Communications》上。

當前自動化合成平臺無法實時

智能實驗室自動化有望加速化學研究、消除繁瑣的任務、提高安全性和可靠性。最近，在更自動化的合成平臺方面取得了重大進展：可以執行多種合成過程的系統，可以獲取多種目標化合物。

雖然這些平臺以完全自動化的方式進行復雜的實驗，但它們僅限于根據文獻和瑣碎的實驗室操作改編的順序過程。缺乏實時數據和反饋控制，不允許自我糾正和動態過程執行。

將反應混合物酸化至一定的 pH 值，在氧化劑添加過程中保持內部反應溫度對人類研究人員來說是微不足道的。但對于自動化實驗室設備的安全操作來說具有挑戰性且至關重要。雖然狀態監測和過程控制是化學和制藥行業的常規任務，但在學術研究實驗室中卻很少見，因為許多依賴于人為干預的數據未被捕獲。然而，智能選擇和執行實驗的能力是充分利用機器人系統在化學領域潛力的關鍵。

得益于將分析數據納入工作流程，反應優化已成為化學自動化開發的一部分。然而，絕大多數已發布的平臺僅限于狹窄的化學任務。

動態可編程系統，能夠制造、優化和發現新分子

在此，研究人員通過描述過程傳感器和分析儀器如何與其化學處理單元 (Chemputer) 相結合，建立了對化學合成、化學計算的普遍抽象。這允許自主執行和優化文獻協議。遙測數據用于過程狀態監控，并通過預定義規則實現動態過程執行、自我糾正和實時決策。

研究展示了系統如何在自適應溫控硫醚氧化、顏色監控的腈形成以及關鍵液體處理平臺故障的情況下對不斷變化的環境做出反應。此外，當與能夠量化反應結果的分析儀器結合使用時，動態執行可用于創建用于反應優化的閉環系統。

該框架建立在現有的化學計算基礎之上，使用 χDL 編程語言進行編碼，從而能夠在任何能夠執行相關化學單元操作（例如試劑添加、溫度控制攪拌等）的硬件平臺上進行迭代優化。

研究人員通過提高 4 組分 Ugi 反應的產物產率和純度來證明系統在反應優化方面的可用性；Van Leusen 惡唑合成；使用魯珀特-普拉卡什試劑進行錳催化苯乙烯環氧化和探索性三氟甲基化。

通過使用統一的格式來存儲和共享程序、過程數據和結果，確保每個協議都可以重現和驗證。任何自主化學機器人的關鍵要求是能夠動態執行給定的指令列表，并實時適應不斷變化的工藝參數。

為了在 Chemputer 平臺上實現這一點，在總體框架中集成了以下組件：(a) 對一系列低成本傳感器的硬件和軟件支持，(b) 動態 χDL 作為各種反饋控制化學操作的基礎，(c) 用于分析儀器控制和信號處理的軟件包，(d) 基于 χDL 的用于迭代反應優化的軟件包，支持并行程序執行。這些改進首次演示了自動串聯發現優化框架，該框架使用 χDL 代碼作為輸入并返回優化的 χDL 作為輸出，為化學空間和反應條件的快速協作探索鋪平了道路。

總體而言，所報告的系統提供了一種優化數字配方的通用方法，并且可以適應遵循 χDL 標準的任何進一步的模塊開發。

隨著機器人生成的數據集數量的增長，實時遙測數據將為數據驗證提供重要手段。最終，該研究描述的工具包將減少自動化流程開發和優化以及更復雜、自主的分子發現工作流程的障礙。