| 研究領域 | デジタル化による高度精密有機合成の新展開 |
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| 研究課題/領域番号 |
22H05329
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
清水 洋平 北海道大学, 理学研究院, 准教授 (60609816)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-16 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
8,060千円 (直接経費: 6,200千円、間接経費: 1,860千円)
2023年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
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| キーワード | カルボン酸 / ラジカル / 光 / 一電子移動 / ホウ素 / 触媒 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、修飾位置がα位に限定されている無保護カルボン酸の化学選択的修飾反応を拡張し、頻出官能基であるカルボン酸を基点とした分子修飾法を発展させることが目的である。
このために、独自に見出したホウ素触媒によるラジカル的カルボン酸α位修飾反応を基盤に、ラジカル中心の移動を鍵とした反応開発を行う。α位以外での化学選択的修飾反応を実現するためには、多数の配位子検討が必要となるため、ベイズ最適化等の手法を駆使した反応開発を取り入れ、迅速な反応開発を目指す。
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| 研究実績の概要 |
前年度に構築したBINOL型配位子のデータベースを利用して、ホウ素触媒と可視光照射によるカルボン酸のβ位アリル化反応の機械学習を検討した。すでに３４個のBINOL型配位子を用いた実験結果をトレーニングデータとしてモデル構築を検討していたが、未知配位子を使用した際の収率予測には適用不可であった。そこで、トレーニングデータを増やすため、新たに数種のBINOL型配位子を合成し、実験結果を追加した。また、neural networkによる新たなモデル構築も行い、ここから収率向上が見込まれる新規BINOL型配位子を選んで合成した。残念ながら期待されたほどの収率向上は見られなかったが、検討した配位子の中では良好な収率を与える配位子に分類された。収率を高める配位子の要因は、大まかにとらえられているものと考えられる。ベイズ最適化も利用してより効率的にトレーニングデータを拡充することで収率の向上につながるモデルを構築できる可能性があると考えている。
β位修飾反応の検討を行う中で、マイケル反応のドナーとアクセプターの両方にカルボン酸を用いることが出来るホウ素触媒系を見出した。カルボン酸をマイケル反応に用いた前例は少なく、今回のようにドナーとアクセプターの両方に用いる例はこれまで全く報告がなかったものである。ホウ素触媒とカルボン酸で可逆的なB-O共有結合を形成することでドナーカルボン酸からのエノラート形成を促進するとともに、α,β-不飽和カルボン酸の求電子性を高めることが重要である。触媒条件の最適化を進めており、条件が定まり次第論文として取りまとめる予定である。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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