ネットワーク型共同研究拠点を支える 人・環境と物質をつなぐイノベーション創出ダイナミック・アライアンス 研究者データベース

有機合成化学は、人類の安全・快適な生活のために必要な医薬資源や機能性材料を供給してきました。しかしながら従来法では、その合成に多工程が必要な場合も多く、さらにはエネルギーと資源の大量消費と廃棄物の排出が環境保護の面から問題となっています。

Organic synthetic chemistry has provided medical resources and functional materials that support the safety and comfort of our life. However, their conventional synthetic methods often require multi-step processes, resulting in consumption of large amounts of energy and resources as well as discharge of huge amounts of waste, which is unignorable issues from the perspective of environmental conservation.

私たちは無限かつ無尽蔵の太陽エネルギーや電気エネルギーを用いて標的分子を直接活性化する環境調和型分子変換法の開発に取り組んでいます。機械学習（ML）を用いたデータ駆動型有機合成研究も展開しており、効率的かつ迅速な有機反応の開発を目指しています。実際、極少量の学習データセットから短時間で適切な化学反応条件を探索することが可能となっています。フロー・電気・光による合成とMLとを組み合わせることで、労力削減・生産性向上・分子変換効率化だけでなく、廃棄物ゼロの医薬品資源合成を実現します。

Our group is working on development of an environmentally friendly syntheses that directly activates target molecules using infinite and inexhaustible solar and electrical energy. Data-driven organic synthesis using machine learning (ML) realizes efficient and accelerated reaction development. In fact, chemists can search for suitable reaction conditions in a short time with a small training data set. Combining flow-, electro-, and photo-syntheses with ML can also reduce labor, improve productivity, simplify molecular conversion, and establish waste-free pharmaceutical resource producing.