パラレル合成と自動液体ハンドリングを使用してUgi反応の最適化
2008年11月11日
Ugi反応は迅速に化合物の多様なライブラリを作成する便利な方法であることが証明されている。それは、アミンとの反応、アルデヒド、カルボン酸と室温でメタノールで一般的にイソニトリルを伴います。このビデオでは、我々は、48スロットのメトラートレドMiniBlockろ過チューブを装備し、メトラートレドMiniMapper自動化された液体ハンドラが試薬と溶媒を配信するために使用されたことを利用しています。興味のあるパラメータは、濃度、溶媒組成や試薬のいくつかの過剰であった。
UI反応は、アルデヒドとアミン、カルボン酸、ISOニトリルの4つの成分を混合します。多様なライブラリーを生成するのに便利な反応であり、過去には抗マラリア化合物の合成に用いられてきました。ここで示す特定のUGI反応には、オレアミンアルデヒド、Bグリシン、およびTブチルイソニトリルの反応が含まれます。
この反応により、メタノール中で0.5モル濃度で実行した場合、沈殿物としてUI生成物が生成されます。こんにちは、ジーン・フロイド・ブラッドリーです。私の研究室はドレクセル大学の化学科にあります。
こんにちは、私はブラッドリー博士、大学院生、ハハメザです。本日は、メトラー・トレドのミニマッパーとミニブロック技術を使用した遊技反応の最適化についてご紹介します。まず、ミニマッパーをプログラムしてリキッドハンドリングを行います。
次に、並列ろ過で製品の分離を行います。そして最後に、IRおよびNMR技術を使用して特性評価を行います。それでは始めましょう。
ミニブロックは、メトラー・トレド製のツールで、反応を並行して行うことができます。このミニブロックは、ベースにフィルターが付いた6×8本のチューブで構成されています。これらのチューブは、約3.5ミリリットルの溶剤を処理できます。
ミニブロックの下部にあるバルブは、試薬の追加中は閉じたままになり、後で開きます。ろ過ステップの準備ができたら、この反応の3つのパラメーターを変更し、単離された製品の収率への影響を確認します。まずは。1つまたは2つの試薬の超過は、各行で変化します。
その後、溶媒と濃度は行間で変化します。実験を計画する際には、Google Docsのような共有のオンラインスプレッドシートを使用すると便利です。これは、ミニマッパーソフトウェアにコピーすれば便利です。この設定により、実験計画のクラウドソーシングが可能になり、世界中の人々がリキッドハンドラーの実行方法を知らなくても実験の一部を計画できます。
最初のステップでは、空のチューブを0.1ミリグラムの精度で計量します。次に、ミニブロックを密封して閉じ、リキッドハンドラーデッキに取り付けます。この実験では、試薬ボトルが4本、溶媒ボトルが4本使用されています。
リキッドハンドラーは、シリンジを装備したロボットアームを使用し、シリンジポンプを使用してラック上の任意の目的地に任意のソースを配送できます。現在のセットアップでは、最小100マイクロリットルを正確に送達できる10ミリリットルの注射器を使用しています。試薬を節約するには、調製した各試薬溶液を100マイクロリットルまたは120マイクロリットル追加します。
2モル濃度のメタノールでは、反応は5つのステップで行われます。まず、各チューブに溶媒を添加します。このようにして、濃度と溶媒組成を変化させます。
次に、免疫溶液をすべてのチューブに加え、最後にアルデヒド、酸、ISOニトリルを加えます。これには約 1 時間かかります。その後、ミニブロックはリキッドハンドラーから取り出されます。
各チューブに透明な溶液があることがはっきりとわかります。これは、すべての試薬がすべての溶媒に可溶であることを確認したいため、重要です。通常、最初の沈殿物が形成されるまでに約30分かかります。
ミニブロックをシェーカーに取り付け、一晩混ぜます。約16時間後、ミニブロックをシェーカーから取り外すと、ほとんどのチューブが沈殿していることがわかります。ミニブロックはコレクションベースに取り付けられ、バルブは一度にすべてのフィルターチューブに対して開きます。
真空が適用され、沈殿物が各チューブのフィルターに捕らえられます。その後、バルブを閉じ、1ミリリットルのメタノールを各チューブに加えます。マイクロピペットを使用して、ミニブロックをシェーカーに15分間置きます。
この洗濯工程をもう一度繰り返します。最後の洗浄後、バキュームを30分間オンにしておきます。その後、チューブを高真空下で1時間乾燥剤に移します。
チューブが乾いた後、チューブは再び重量になり、降水量は空の重量を差し引くことによって決定されます。残念ながら、チューブには十分なばらつきがあるため、各チューブは空で計量する必要があります。各溶媒システムからのサンプルをNMRで分析し、すべての生成物が純粋なものであることを確認し、700マイクロリットルのディレートしたクロロホルムを反応チューブに添加して沈殿物を溶解します。
その後、溶液を NMR チューブである 500 メガヘルツの Varian Unity に移します。Innova NMR装置は、陽子NMRスペクトルを取得するために使用されます。装置がログオンすると、NMRソフトウェアが起動し、装置内の参照標準が飛び出し、サンプルがスピナーに入れられて装置に挿入されます。
次に、サンプルをシムでロックし、陽子のスピンパラメータに設定します。NMRをロードすると、スペクトルがJ Camp DXファイルとして取得され、標準のブラウザでオンラインで閲覧することができます。スペクトルはローカルサーバーでホストすることも、ChemSpiderにアップロードすることもできるため、この分子を探している研究者はすぐにデータを使用できます。
サンプルをさらに分析するために、PerkinElmer FTIR Spectrum 1000装置を使用してIR分光法を行います。ソフトウェアがログインしている。A TRの天板を取り外し、拭き取り、エタノール石鹸キンワイプで洗浄します。
A TRの上にきれいなスライドガラスを載せてネジ止めし、フォースゲージを約90個に調整します。バックグラウンドスペクトルを収集した後、サンプルスペクトルを取得し、A TR補正のために処理します。IRスペクトルは、J Camp DXファイルとしても取得され、オンラインで視聴できます。
反応と丸底フラスコを実行することと並行して行うことの大きな違いは、有機化学者が体系的な方法で新しい質問をし、仮定に挑戦することを可能にすることです。自動液体処理を方程式に加えることで、化学者はプロジェクトについて高いレベルで考える時間が増え、すべての実験実行の詳細に煩わされることが少なくなりました。このビデオが、あなた自身の反応についてのアイデアを与えてくれることを願っています。
ご覧いただきありがとうございます。
概要
Ugi反応は、アミン、アルデヒド、カルボン酸、イソニトリルを組み合わせて多様な化合物ライブラリを合成する多目的な方法です。この研究では、自動液体処理技術を用いてUgi反応を最適化することを示しています。
主要な研究構成要素
科学分野
- 化学
- 有機合成
- 自動液体処理
背景
- Ugi反応は、化合物ライブラリを迅速に生成することを可能にします。
- 以前は抗マラリア化合物の合成に利用されていました。
- この研究は、改良された収率のための反応パラメータの最適化に焦点を当てています。
- 自動化されたシステムは、化学実験における効率性と再現性を向上させます。
研究目的
- メトラー・トレドのMiniMapperとMiniBlock技術を用いてUgi反応を最適化する。
- 試薬濃度と溶媒組成の変化がもたらす影響を評価する。
- 有機合成における自動液体処理の利点を示す。
使用した方法
- 並列反応のための48スロットメトラー・トレドMiniBlockの利用。
- メトラー・トレドMiniMapperによる自動液体処理。
- 真空システムを用いた生成物のろ過と分離。
- NMRおよびIR分光法による生成物の特性評価。
主な結果
- 試薬過剰に基づいて、様々な収率でUgi生成物の合成に成功。
- 反応完了後に明確な沈殿物が観察されました。
- 特性評価により、合成化合物の純度が確認されました。
- 自動処理により手作業が減少し、実験のスループットが向上しました。
結論
- この研究は、化学反応の最適化における自動化システムの効率性を強調しています。
- 反応パラメータの変化が製品の収率に大きな影響を与えます。
- 自動液体処理により、化学者はより高度なプロジェクト計画に集中できます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Optimizing multi-component reactions through parallel synthesis and automated liquid handling enables rapid exploration of chemical space for lead identification. This approach enhances predictive confidence in early discovery by systematically evaluating reagent ratios, solvent effects, and concentration variables. The resulting data supports informed go/no-go decisions in compound library generation and de-risks downstream synthesis efforts.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of reaction conditions to identify optimal conditions for library synthesis, supporting hypothesis testing in medicinal chemistry.
- Operational Value: Facilitates rapid screening of reagent excess and solvent combinations to maximize yield and reproducibility.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative yield data across 48 parallel conditions, enabling statistical analysis of subtle interaction effects.
- Operational Value: Standardizes product isolation via parallel filtration and washing, improving reproducibility across replicates.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Confirms product purity and identity through NMR and IR characterization, ensuring reliable material for downstream evaluation.
- Operational Value: Provides a scalable platform for generating compound libraries that can be used in phenotypic screening or target-based assays.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into early discovery workflows by enabling rapid, reproducible synthesis of diverse compounds for screening campaigns.
- Discovery Biology: Supports lead identification by generating diverse chemical libraries through optimized multi-component reactions.
- Screening: Delivers assay-ready compounds with consistent purity and yield, enabling reliable structure-activity relationship studies.
- Analytics: Provides quantitative yield measurements and spectroscopic data to compare reaction conditions and guide optimization.
- Translational Research: Ensures continuity from discovery to preclinical by producing well-characterized compounds suitable for biological testing.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable platform for parallel synthesis that can be adapted to other multi-component reactions in medicinal chemistry programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in reaction optimization through systematic variation of parameters and replicate testing.
- Operational Value: Enhances throughput and reduces manual labor via automated liquid handling and parallel processing.
- Strategic Value: Improves resource efficiency by minimizing reagent consumption and accelerating cycle times for library synthesis.
- Portfolio Impact: Enables data-driven prioritization of synthetic routes based on yield, reproducibility, and scalability.
Implementation Considerations
- Requires expertise in organic synthesis and automated liquid handling systems.
- Needs instrumentation capable of precise reagent dispensing and parallel processing (e.g., robotic liquid handler with syringe pump).
- Demands standardization of protocols across teams to ensure consistent execution of reagent addition, mixing, filtration, and washing steps.
- Involves adaptation considerations when transferring the protocol to different solvent systems or reagent combinations beyond those tested.
- Includes practical limitations such as the need for individual tube weighing to account for variability and the dependence on precipitate formation for isolation.
