化學信息學：令研究更具可持續性的三步策略

編譯 高斯寒

環境議題處在公眾關切的最前線。氣候變化和污染等挑戰在驅使各國政府和公司付諸行動，以降低它們對環境造成的沖擊。化學品工業尤其需要讓產品和生產過程更具可持續性。從宏觀角度來看，這些挑戰需要全球的協調與合作，譬如聯合國計劃成立的化學品、廢棄物及污染咨詢小組。

在個體層面上，實驗室化學家同樣關心他們日常工作造成的影響。英國皇家化學學會的《可持續實驗室》報告顯示，化學家想要盡更大努力來讓他們的實驗和化學反應更加“綠色”。化學家對于綠色化學的概念并不陌生，知道它是一種讓化學反應和產品更具可持續性的方法，然而要將那些原則付諸實踐可能很具挑戰性。正如英國皇家化學學會報告指出的那樣，許多化學家感覺他們缺乏做出周全決策所需的數據。

一些化學信息平臺，如愛思唯爾公司旗下Reaxys數據庫，能提供化學家需要的資訊，簡化決策步驟，幫助填補這個缺口。從實用的視角來看，化學信息學能幫助化學家應用三個策略——替換、減少和預測——而讓化學反應更加“綠色”。“替換”歸結起來就是使用對環境更友好的溶劑和試劑。“減少”是要尋找方法，使得在創造過程中使用更少的能量和物料，或者產生更少的實驗室廢棄物。“預測”涉及利用AI和機器學習技術來制造更好的產品，設計出更加可持續的工藝路線和程序，在你拿起燒瓶之前就提高成功的概率。

替換

為什么更換試劑或反應物會讓反應更加“綠色”？有幾個原因。一些化學物質因為有毒、致癌或容易爆炸，應該被其他化學物替代。譬如，化學家通常使用的二甲基亞砜（DMSO）和二甲基甲酰胺（DMF）之類極性非質子溶劑是首要的替換對象，可以換成更加溫和的替代溶劑。使用低共熔溶劑或離子液體替換極性非質子溶劑的話，能有同樣的性能，但對于化學家和環境的風險會低得多。

綠色化學十二條原則

1. 預防2. 原子經濟度（一種表示化學反應轉換效率的指標）3. 危險性較小的化學合成4. 設計更安全的化學品5. 更安全的溶劑和助劑6. 節能設計7. 使用可再生原料8. 減少衍生物9. 催化作用10. 降解設計11. 污染預防的實時分析12. 更安全的化學事故預防

就算一種化學物質不會對人員或環境帶來危險，但假如它來自化石燃料，那么它仍然可能是一個糟糕的選擇。按照這條標準，很大一部分常見的有機溶劑都屬于此類。你能否不再使用石油衍生的溶劑，改成用一些源自生物質的溶劑？甚至可不可以使用水？隨著一些溶劑的大量使用，特別是對于色譜法之類的提純程序，這可能較容易獲得化學反應的綠色認證。

根據Reaxys數據庫產品管理主管帕洛瑪 ? 恩格爾 ? 加西亞（Paloma Engel García）博士的說法，替換一種溶劑是最容易應用的綠色化學原則之一，而且能產生巨大的影響。數據庫使得這個替換過程更加容易，因為數據庫從文獻和專利中摘錄所有相關的反應數據（包括反應條件和反應收率），使得數據可檢索。數據庫的先進檢索和過濾功能讓你直接搜索需要的數據，減少確定替代選項的時間，不用費力地用試錯法在文獻中搜尋可能與研究主題相關的論文，并希望其中含有你需要的信息。“它讓你不必閱讀所有論文就詢問出所需內容這件事更加容易辦到，”她說道，“過濾功能讓使用者很容易就能縮小選擇范圍。”

除了選擇不同的溶劑外，回避鹵化溶劑有著顯而易見的環境益處，也能減少毒性。在數據庫中進行查詢，就能揭示其他研究者此前是否使用甲醇和水——而不是石油醚和二氯甲烷（DCM）——分離過與你的研究類似的化合物。

采用催化反應是另一條關鍵的綠色化學原則，但催化反應也可能效率較低，尤其是當它們包含難以分離和回收利用的大配位基時。原子效率更高的催化劑會立竿見影地改善催化反應的可持續性。也可以用一種含量更豐富的催化劑來取代稀有金屬催化劑，或者用較不危險的催化劑取代有毒金屬催化劑。譬如，許多常見催化劑的核心元素是錫和鉻，但這兩種元素都具有毒性，難以提純，且產生許多廢物。化學家可以檢索數據庫，依據這些參數來過濾結果。數據庫為你摘錄信息，于是你能很容易地找到一種替代的催化劑。此外，數據庫能鏈接到相關的主要文獻，那么化學家能迅速找到原始研究，予以評估。

將溶劑換成一種更加溫和的替代溶劑是最簡單的讓反應更加綠色的方法之一

減少

讓化學合成更加可持續的另一種方法是使用更短的工藝路線、另一種程序或反應設計。譬如，步驟更少意味著反應很可能產生更少廢物，需要更少反應物，消耗更少能量。

“有好幾個方面，”加西亞說，“一個方面是反應效率。我想要一個擁有收率高、副產物少的反應。理想情況下，原子效率會十分高，來自起始物料和試劑的大多數原子都包含在最終產物中。這也減少了廢物。”

“能源使用是另一個因素。室溫下的反應往往需要較低的能量輸入，因此在生產中能效更高，”她說道，“這點對于大規模的工業化反應顯然至關重要，但在實驗室條件下也關系重大。”

加西亞說，在更高的壓力下運行的反應也許看起來需要更多能量，但它實際上往往更有能效，因為反應發生得更加快。“因為反應更快，最終還是節省了能量。需要五分鐘的反應總是會比運行一整晚的反應更有能效。”

徹底改變反應進行的方式是另一個減少能耗和試劑用量的潛在方式。也許可以從傳統的攪拌瓶中的間歇反應改成以連續反應器形式進行的程序。使用微波或紫外線作為能量源取代電爐也許是個更好的選擇。

數據庫在這方面也能幫助化學家。“你可以選擇較高收率的反應，比如設置過濾器，只檢索至少90%收率的反應。又或者，可以過濾選擇在室溫下運行的反應，或是使用連續反應器和固定催化劑來完成的反應。”這是流動化學的又一個環境益處——既然試劑在固定催化劑上流動，催化劑就能在反應過后進行清洗，重復使用，不必將它從反應混合物中分離出來。

譬如，阿根廷化學家古斯塔沃 ? 巴勃羅 ? 羅馬內利（Gustavo Pablo Romanelli）博士已經在工作中廣泛使用數據庫來重新設計高價化合物的合成路線。生態高效有機合成團體的成員利用數據庫來探索合成想要的化合物的不同策略，以可持續性和成本來進行評估。

數據庫可以從專利和論文中抓取所有與反應有關的數據，使得化學家不用在茫茫文獻中搜尋論文，能直接獲得他們需要的信息

設計一種新合成路線是個辛苦的工作，“預測逆合成”工具幫助確保每一步反應都有價值

預測

最后，數據庫囊括的化學和反應數據之豐富也能被用來在實際進行反應之前預測反應的情況。或者，它能在一種全新的分子被合成之前先預測它的性質。“在進入實驗室操作之前，在計算機中完成盡可能多的工作，這樣就節省了時間、能量、試劑和溶劑。”加西亞說道。

加西亞說，數據庫內的“預測逆合成”工具能幫助重新設計整條路線，讓它更具效率。這是一個基于AI的工具，來自Reaxys研發部門與德國明斯特大學之間的合作，能讓新穎和已知的靶向分子的合成路線預測變得更容易。

“我在實驗室工作的時候，還沒有那種工具，而它會讓我的工作容易許多倍！”她說道，“該工具預測特定化合物的合成路線，針對每一步驟給出反應條件和原始文獻。那么，我就能選擇較短的合成路線，再利用數據庫探索每一步的修改，通過替換試劑或溶劑來讓反應更加‘綠色’。假如你聚焦于十分高收率的反應，那么甚至可能不需要提純，把產物簡單地過濾一遍就行。”

加西亞指出，這種工具能讓化學家的技能組合變得完整，提升和加快設計程序。“軟件能幫助優化工藝路線，它對于替換和減少的建議能在極大程度上減少可能需要完成的實驗數量。你如何才能預測出最‘綠色’的可能成果？”

數據庫包含機器可讀的實驗數據，使得它也能為其他AI和機器學習程序賦能。譬如，英國劍橋大學的一位化學工程師阿列克謝 ? 拉普金（Alexei Lapkin）教授使用數據已有好些年。其團隊使用數據庫的大量化學性質和反應數據，建構反應網絡，搜尋更高效的分子合成路線，通過建模、程序改善和生命周期最優化尋找更清潔的化學過程。“利用相同的數據在計算機中尋找改善后的合成可及性和更綠色的替代選項，這是一種完全不同的方法。”加西亞說。

你應該從一開始就思考如何讓合成更加綠色。比如選擇高效的工藝路線，步驟數量應該盡可能的少，考慮是否使用可持續來源的試劑和溶劑，考慮如何進行提純。當一個項目在一輪輪迭代和改良中發展時，數據庫使得化學家很容易在每一步中不斷應用綠色化學的原則。

化學家可以本能地考慮使用乙醇來取代氯仿，因為乙醇的毒性較低，而且能以生物質為來源。計算機工具可以提出化學家可能沒有想到過的替代選項，這些替代選項可能表現得更加好。“預測逆合成類的工具能幫助執行這一步，速度會比人工文獻檢索快得多，”加西亞說，“它們不會取代化學家，而是會加強化學家的工作，允許他們將精力集中在為每一步挑選更綠色的選項。”

資料來源ChemistryWorld