MS反応性
MS Reactivityは、自動化されたバイアスのない反応機構の解明を行う「Nanoreactor」と、反応機構に基づいた反応性の最適化を行う「RxnEnumProfiler」という2つの中核モジュールを導入することで、化学反応性の探索と最適化のあり方を一新します。
ナノリアクター
自動メカニズム発見エンジン
以下の役割を担う ディスカバリー・エンジン として MS Reactivity プラットフォームの「ディスカバリー・エンジン」 「ナノリアクター」 は、複雑な化学反応性ネットワーク（RXN）を発見・マッピングするために設計された自動化された計算フレームワークです。反応メカニズムの解明は、反応が辿り得るあらゆる経路を予測することがほぼ不可能であるため、極めて困難であるとされています。これは、歴史的に人間の専門知識と試行錯誤に依存してきた課題です。
Nanoreactあるいは は、強化サンプリング分子動力学シミュレーションとスケーラブルなエネルギー評価プロトコルを組み合わせることで、この課題を解決し、あらかじめ定義された反応座標を必要とせずに、反応メカニズムに関する深い知見を明らかにします。人間のバイアスや手動による座標マッピングを排除することで、真の教師なし反応発見を可能にし、下流の反応性最適化に必要な基礎的なメカニズムの知見を提供します。
RxnEnumProfiler
メカニズムに基づく反応性最適化エンジン
以下の役割を担う MS Reactivityプラットフォームの として、 RxnEnumProfiler は、反応メカニズムに関する知見を実用的な反応設計へと転換します。従来の触媒や有機反応性のスクリーニングは、手作業による試行錯誤に大きく依存しており、時間がかかり、ミスが発生しやすく、完了までに数年を要することもあります。
RxnEnumProfiler は、ターゲット ライブラリから参照反応ネットワークを体系的に列挙し、高スループットの量子力学的評価や機械学習による力場を用いてそれらをスクリーニングすることで、この課題を解決します。広大な化学空間にわたる選択性、収率、および反応速度障壁に関する正確な予測を提供することで、RxnEnumProfilerは計算モデリングと高スループット実験（HTE）を直接結びつけます。
注目の出版物
反応機構に基づく触媒設計および反応性の最適化のための、反応ネットワークの自動列挙・プロファイリングプラットフォーム。
Dub PA、Hughes TF、Mustard TJL。『J. Chem. Inf. Model.』 2026年、66巻、16号：10103–10118。
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