Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
人工知能の中核であるデータサイエンスは自然科学研究にも大きな変革をもたらしつつある。本研究の主題である分子触媒におけるデータサイエンスの課題として、データ駆動による直接的かつ効率的な高性能触媒設計法の構築が挙げられる。本研究では不斉触媒反応を対象に、分子場解析と呼ばれる回帰手法を用い、データ駆動により効率的にハイブリッド触媒を設計するための方法論を提唱・構築する。
本研究では分子触媒のin silicoでのデータ駆動型設計法の提唱・構築を目的としている。とくにハイブリッド触媒を設計対象とする。軸となる手法は、分子場解析と呼ばれる3次元構造活性相関(3D-QSAR:Quantitative Structure-Activity Relatio nship)手法である。不斉触媒反応における分子場解析とは、生成物の鏡像異性体比と、触媒など分子の3次元構造から計算した分子構造情報(分子場)との間の回帰分析である。作成した回帰式の回帰係数の値の大小からエナンチオ選択性にとって重要な構造情報を抽出・可視化できる。どこに置換基を導入すれば選択性が向上するか一目でわかることから効率的に不斉触媒を設計できると期待される。これまでに不斉触媒反応におけるデータ駆動型分子設計のための、分子場解析に基づく方法論の基礎を固めることに成功している。本研究では、分子場解析によるデータ駆動型触媒設計に基づき有機合成の難題である複雑な反応（立体分岐型不斉合成）の制御が可能であることを見出した。また、これまでに解析に用いていたエナンチオ選択性の実験値ではなく、量子化学計算により算出したエナンチオ選択性の値と、対応する遷移状態の構造を用いて分子場解析を行ない、実験によりエナンチオ選択性が向上することを確認した。本成果を論文の形にまとめることができた。本研究で構築に成功したin silico触媒設計手法は、実験データの収集が難しい様々な系に適用可能であり、ハイブリッド触媒系のような複雑な反応の制御を促進することが期待される。
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
All 2022 2021
All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 3 results, Open Access: 2 results) Presentation (8 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results, Invited: 4 results) Book (1 results)
Bull. Chem. Soc. Jpn.
Volume: 95 Issue: 2 Pages: 271-277
10.1246/bcsj.20210349
Journal of the American Chemical Society
Volume: 143 Issue: 48 Pages: 20462-20471
10.1021/jacs.1c10743
Cell Reports Physical Science
Volume: 2 Issue: 12 Pages: 100679-100679
10.1016/j.xcrp.2021.100679
