Reaxys学術的コラボレーションのネットワークメンバー
当社の学術協力メンバーが業務での Reaxys の使用に関する専門知識を共有する ウェビナー録画新しいタブ／ウィンドウで開く をご覧ください。
Dr. Andreas Brunschweiger
ドルトムント工科大学（ドイツ）化学・ケミカルバイオロジー教授
研究の焦点
DNA エンコード ライブラリー (DEL) は、ターゲットベースの小分子スクリーニングのための強力なテクノロジーです。 DEL 設計では、化学的多様性、特に構造的多様性にアクセスするための化学反応の選択という問題が生じます。ただし、化学反応空間は広大であるため、反応データベース マイニング用のコンピューター支援ツールが必要です。彼のグループは、反応空間から関連する反応をフィルタリングし、クラスター化によって依然として膨大な数の潜在的に有用な反応を整理できるツールを開発しています。このツールは、エンコードされたライブラリ設計の意思決定をサポートします。
関連出版物
M. Potowski, F. Losch, E. Wünnemann, J. K. Dahmen, S. Chines, A. Brunschweiger. Screening of metal ions and organocatalysts on solid support-coupled DNA oligonucleotides guides design of DNA-encoded reactions（固体担体と結合したDNAオリゴヌクレオチド上での金属イオンと有機触媒のスクリーニングは、DNAコード化反応の設計を導く）. Chem. Sci., 2019, 10, 10481-10492.
M. Potowski, V. B. K. Kunig, L. Eberlein, A. Vakalopoulos, S. M. Kast, A. Brunschweiger. Chemically stabilized DNA barcodes for DNA-encoded chemistry（DNAコード化化学のための化学的に安定化されたDNAバーコード）. Angew. Chem. Int. Ed., 2021, 60, 19744-19749.
Brunschweiger博士とつながる新しいタブ／ウィンドウで開く
Leroy (Lee) Cronin
グラスゴー大学化学学部 教授（スコットランド）
研究の焦点
反応情報学への普遍的アプローチ： 今日、実用的であれば考えられる物理的に許容される分子や物質の多くを設計し合成することが可能ですが、逆説的なことに、これらの成功した手順を高い信頼性で再現したり再実行したりすることは不可能です。これは、手動または半手動の合成のために考案された条件の多くが統一的に記録されておらず、反応情報学を記録する標準的な方法がないからです。彼のグループは、反応インフォマティクスと化学合成を記録するための普遍的なアプローチを考案することで、この問題の解決に取り組んでおり、手動または自動のすべての手順を、化学反応と合成を探求するための新しい標準言語に翻訳することを可能にしています。
さらに、この新しいアプローチは、すべての合成化学者がアクセス可能で、すべてのロボットシステム（適切な仕様が必要）で動作する、化学のための普遍的なプログラミング言語にマッピングされ、したがって、コードを信頼性のある化学および材料プロセスに普遍的に変換することが可能となります。
関連出版物
J. Granda, L. Donina, V. Dragone, D. –L. Long, L. Cronin. Controlling an organic synthesis robot with machine learning to search for new reactivity（有機合成ロボットを機械学習で制御し、新しい反応性を探索する）. Nature, 2018, 559, 377-381.
S. Steiner, J. Wolf, S. Glatzel, A. Andreou, J. Granda, G. Keenan, T. Hinkley, G. Aragon-Camarasa, P. J. Kitson, D. Angelone, L. Cronin. Organic synthesis in a modular robotic system driven by a chemical programming language（化学プログラミング言語によって駆動されるモジュール型ロボットシステムにおける有機合成）. Science, 2019, 363, 144-152.
] S. Hessam M. Mehr, M. Craven, A. Leonov, G. Keenan, L. Cronin. A universal system for digitization and automatic execution of the chemical synthesis literature（化学合成文献のデジタル化および自動実行のための普遍的システム）. Science, 2020, 370, 101-108A.
D. Caramelli, J. M. Granda, S. Hessam M. Mehr, D. Cambié, A. B. Henson and L. Cronin. Reactivity First Approach to Autonomous Discovery of New Chemistry（反応性第一アプローチによる新しい化学の自律的発見）. ChemRxiv, Theoretical and Computational Chemistry, 2021.
最新の受賞歴および表彰歴
NIH Integrated Challenge Prize、JSCC International Award（いずれも2019年）
Cronin教授とつながる
Alexei Lapkin
ケンブリッジ大学 化学工学・バイオテクノロジー学部 教授（英国）
研究の焦点
Alexei Lapkinグループは現在、持続可能な化学、化学プロセス開発におけるデータ科学とMLに重点を置いて活動しています。化学産業におけるサステナビリティの課題に対処するため、革新的なデジタル技術の開発に取り組んでいます。循環経済のための反応経路設計に関する機械学習手法およびBig Dataアプローチは、現在開発が進められている2つの分野です。Lapkin教授のグループは、プロセス開発のための機械学習とAI手法の開発も積極的に進めています。
関連出版物
J.M. Weber, P. Lio, A. Lapkin. Identification of strategic molecules for future circular supply chains using large reaction networks（大規模反応ネットワークを用いた将来の循環型サプライチェーンのための戦略的分子の同定）. React. Chem. Eng., (2019). DOI: 10.1039/c9re00213h新しいタブ／ウィンドウで開く
Lapkin教授とつながる
Timur I. Madzhidov
准教授、有機化学部長、A.M. Butlerov Institute of Chemistry、Kazan Federal University（ロシア）
研究の焦点
化学情報学と分子モデリングのチームリーダーとしてMadzhidovの研究の主な関心は反応情報学にあります。反応処理のライブラリーであり、また他の反応情報学のオープンソースのツールであるCGRtoolsの貢献者の一人です。 反応率、平行常数、エナンチオ選択性予測、最適な反応条件の評価向けに、機械学習ベースのアプローチを開発しました。また新規反応の発明にAI-ベースの技術を提案しました。Madzhidov教授は、化学反応データベース作成（CGRdb、RePathDB）、大規模反応データセットからの反応データ厳選、均質化、知識抽出に積極的にオープンソースのツールを提案しています。
Madzhidov教授はファーマコフォアのアプリケーションとマルチインスタンス学習に基づいた創薬設計のためのいくつかのアプローチを開発しました。
関連出版物
Automatized assessment of protective group reactivity: a step toward big reaction data analysis. AI Lin, TI Madzhidov, O Klimchuk, RI Nugmanov, IS Antipin, A Varnek. Journal of chemical information and modeling, 56 (11), 2140-2148. https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.jcim.6b00319新しいタブ／ウィンドウで開く
Artificial intelligence in synthetic chemistry: achievements and prospects. II Baskin, TI Madzhidov, IS Antipin, AA Varnek. Russian Chemical Reviews, 86 (11), 1127. https://iopscience.iop.org/article/10.1070/RCR4746/meta新しいタブ／ウィンドウで開く
Reaction Data Curation I: Chemical Structures and Transformations Standardization. T Gimadiev, A Lin, VA Afonina, D Batyrshin, RI Nugmanov, T Akhmetshin, P Sidorov, N Duybankova, J Verhoeven, J Wegner, H Ceulemans, A Gedich, TI Madzhidov, A Varnek. Molecular Informatics, 2021. https://doi.org/10.1002/minf.202100119新しいタブ／ウィンドウで開く
Madzhidov教授への連絡法
Guillermo Restrepo
ライプツィヒ大学マックス・プランク数学科学研究所・バイオインフォマティクス学際センター教授（ドイツ）
研究の焦点
Guillermo Restrepo氏は2017年より正会員。化学知識の進化と化学史に焦点を当て、化学空間の歴史的拡大と周期系の進化を研究しています。
関連出版物
Eugenio J. Llanos, Wilmer Leal, Duc H. Luu, Jürgen Jost, Peter F. Stadler, and Guillermo Restrepo. Exploration of the chemical space and its three historical regimes（化学空間とその3つの歴史的レジームの探索）. PNAS, 2019. https://www.pnas.org/content/116/26/12660新しいタブ／ウィンドウで開く
Wilmer Leal, Eugenio J. Llanos, Peter F. Stadler, Juergen Jost, Guillermo Restrepo. ChemRxiv, 2019. https://chemrxiv.org/engage/chemrxiv/article-details/60c743f0702a9b4c2918a6ea新しいタブ／ウィンドウで開く
最新の受賞歴および表彰歴
2020 Gmelin-Beilstein Denkmünze of the German Chemical Society