AI×フロー合成×卓上NMRによる次世代ポリマー合成の最前線
ポリマー材料開発における自動化・高効率化を実現するため、AI支援の自己最適化”フロー反応システム”と”卓上NMR”を用いてリアルタイム分析を統合した革新的合成プラットフォームが開発・実証されています。
最適化反応プラットフォームの最近の進展を受けて、Nick Warren氏（University of Leeds）とPatrick Theato氏（Karlsruhe Institute of Technology）のグループに所属するAlexander Grimm氏らが発表されており、Spinsolve 60 MHz Ultra ベンチトップ NMR 分光計で記録したプロトンおよびフッ素の NMR を用いて、最適な反応条件を見つけ、得られた情報を検証した自動反応プラットフォームについて説明しています。
論文の全文はこちらをご覧ください。 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/marc.202500264
フロー反応の利点
フロー合成は、バッチ反応と比較して以下の点で優れています：
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反応条件の安定性と再現性：高い表面積／体積比により、温度や圧力が均一に保たれる。
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熱効率とスケーラビリティ：迅速な熱交換と容易なスケールアップが可能。
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オンラインモニタリングとの親和性：連続流を利用してリアルタイム分析を実現。
RAFT重合をフロー反応で行い、精密制御されたポリマー合成を実行。
卓上NMRの利点と応用
合成中の反応進行度をリアルタイムに把握するため、Spinsolve60MHz 卓上NMR（1Hおよび19F NMR）を活用。
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反応中のモノマー変換率のオンライン評価（1H NMR）
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官能基修飾比率の高精度な定量（19F NMR）：フッ素含有アミンでのPPM（ポストポリマー修飾）において、修飾後ポリマー中の官能基組成を19F NMRにより定量的に評価し、狙った組成比の制御が可能であることを示した。
このように、NMRをフロー合成に統合することで、反応・修飾の定量制御を可能にします。
AIの役割と貢献
AIは反応条件の最適化に中心的な役割を果たしています。具体的には：
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TSEMOアルゴリズムを用い、モノマー転化率と分子量分布（Đ）の多目的最適化を自動で実行。
初期実験データをもとに反応温度と滞留時間を自律的に探索し、12回の最適化反復で最も有望な条件（94°C、56分）を見出した。
AIを活用したこの自律型フロー合成は、初期の実験条件を設定すると、AIが反応条件を探索しながら最適化を進める“Self-driving Lab”の実例といえます。これにより、高効率かつ高精度な合成条件探索が可能になります。
フロー反応における卓上NMR選定のポイント
フロー反応では、反応液が連続的に流れるため、NMR測定に必要な時間は重要な検討項目です。
同じサンプルでも、装置の感度や磁場強度によって、必要な積算時間が変わります。Photontraceでは、卓上NMRの感度・測定時間・分解能の違いを比較できる簡易アプリを公開しています。
フロー合成、反応モニタリング、低分子・ポリマー解析で卓上NMRを検討される際の参考資料としてご活用ください。
関連情報：
連続フロー医薬品製造における卓上NMRのPAT適用可能性
