Chemie losgelöst von Raum und Zeit

Per Inter­net bestellen, Urlaub­s­fo­tos in ein­er Cloud spe­ich­ern, den Ther­mostat­en der Heizung per App von unter­wegs hochdrehen – inzwis­chen weit ver­bre­it­et. Nun hal­ten das Inter­net der Dinge und die Cloud Einzug in die Welt der chemis­chen Forschung und Pro­duk­tion, wie Forsch­er in der Zeitschrift Ange­wandte Chemie bericht­en: Ihnen gelang es, mit Remote-Servern in Japan autonom opti­male Syn­the­sebe­din­gun­gen zu entwick­eln und so Wirk­stoffe in einem britis­chen Labor zu syn­thetisieren. Forsch­er in den USA steuerten den Prozess via Internet.

Mod­erne Pro­duk­tionsver­fahren sollen nicht mehr ein­fach nur ein Ziel­molekül zusam­men­bauen, sie sollen dabei kostengün­stig, effizient, robust und nach­haltig sein. Daher gilt es, ver­schiedene alter­na­tive Syn­the­serouten zu beleucht­en, Appa­rate maßgeschnei­dert auszule­gen und opti­male Prozess­pa­ra­me­ter zu find­en. Das geht nicht ohne ein tiefge­hen­des Ver­ständ­nis der Reak­tio­nen sowie ein­er Flut an Dat­en bei ver­schiede­nen Prozess­be­din­gun­gen. Vor allem im Bere­ich der Naturstoffe und Phar­ma­ka geht der Trend in Rich­tung Automa­tisierung wieder­holter Reak­tion­sse­quen­zen sowie selb­st-opti­mieren­der Prozesse. Diese basieren auf einem maschinellen Ler­nen und einem Infor­ma­tions-Feed­back in Form von Mess­dat­en aus ein­er Reaktionsüberwachung.

Die Forsch­er von der Uni­ver­si­ty of Cam­bridge (UK) und der Cal­i­for­nia State Uni­ver­si­ty Fuller­ton (USA) um Steven V. Ley zeigen jet­zt, dass ein solch­er Ansatz sog­ar über inter­na­tionale Gren­zen und Zeit­zo­nen hin­weg gelingt – mith­il­fe der Cloud: Remote-Serv­er in Tokio entwick­el­ten völ­lig autonom opti­male Syn­the­sebe­din­gun­gen für drei phar­mazeutis­che Wirk­stoffe, deren stof­fliche Syn­these in Labors in Cam­bridge ablief. Ini­ti­iert, ges­teuert und überwacht wurde der Prozess von Forsch­ern in Los Ange­les über eine Inter­net-Verbindung. Auf diese Weise gelang es den Maschi­nen, die syn­thetis­chen Einzelschritte für Tra­madol, Lido­cain und Bupro­pi­on als repräsen­ta­tive Beispiel­sub­stanzen mit min­i­maler Inter­ven­tion der Bedi­ener inner­halb von Stun­den selb­st­tätig zu optimieren.

Im Fall von Tra­madol etwa soll­ten drei Para­me­ter vari­iert wer­den: Tem­per­atur, Ver­weilzeit und Men­gen­ver­hält­nisse der Eduk­te. Anhand spek­troskopis­ch­er Dat­en führte das Steuerungssys­tem völ­lig autonom neun Ver­suche im Zeitraum von drei Stun­den durch und iden­ti­fizierte opti­mierte Bedin­gun­gen für einen max­imierten Umsatz bei möglichst hohem Durch­satz und geringem Ver­brauch der Ausgangsmaterialien.

Der autonome Charak­ter des Cloud-basierten Ansatzes macht Spezial­wis­sen und Appa­ra­turen bre­it zugänglich und nutzt sie effizient, ver­mei­det Redun­danzen und ermöglicht glob­ale Koop­er­a­tio­nen, bei denen Ent­fer­nun­gen keine Rolle spielen.