全石英反应器

个前言在化学合成中，每一步反应都有其独特性。对应于其独特性，化学化工研究者需要寻找合适的反应器来研究其工艺参数，实现放大生产。今天给大家介绍一篇多步反应全连续的文章。作者应用微反应器、固定床反应器以及釜式反应器杂化，实现硝化、加氢、环化、还原全连续操作，实现了Afizagabar (S44819)关键中间体的连续生产。研究背景Afizagabar (S44819) 是一种首创的、有竞争性和选择性的 α5-GABAAR 拮抗剂。由于临床研究需要相对较高的剂量，在产品的开发阶段需要生产约150kg的Afizagabar。然而，在釜式工艺放大的过程中，特别是在硝化和氢化的步骤中，安全及放大问题阻碍了产品生产的进程。图1. Afizagabar方程式研究过程Afizagabar(S44819)的合成，涉及了两个关键中间体INT15和INT23 ，如图2所示，两者经过一系列反应最终合成产品S44819。图2. Afizagabar(S44819)合成路线INT15的合成过程：原料STM1先硝化后得到中间体11，中间体11经过Dakin−West反应、还原得到中间体13，中间体13关环、再经过硼氢化钠还原得到关键中间体INT15。本文主要介绍INT15的多步串联合成研究过程。一. 硝化工艺过程研究1. 釜式硝化工艺研究合成INT15的第一步硝化，釜式工艺是以硝酸-硫酸混酸为硝化剂，反应时间50−90分钟。但当温度升高，会生成危险的二硝基衍生物而安全风险大。硝化反应放热量大，步骤本身的反应热存在安全风险。而且后续步骤的反应热也存在安全风险。从DSC数据可知(图3)，中间体11和中间体12的分解能量非常的高， (ΔHINT11 = −745 J/g, onset: 205 °C ΔHINT12 = −1394 J/g, onset: 187 °C)，如果发生分解那么后果将会变得非常严重。图3. 中间体11和中间体12的DSC谱图2. 微反应连续硝化工艺研究作者对传统的硝化工艺进行了重新设计，使用微反应器代替间歇釜来实现硝化过程。图4.连续流硝化反应作者选用硝酸（HNO3）和冰醋酸（AcOH）作为硝化剂，对连续反应条件做了优化。通过实验得到硝化步骤的操作参数范围为：温度为35~45℃，停留时间30S，流速范围为1-6mL/min，反应转化率接近100%。该连续流工艺与传统釜式工艺相比：连续流微反应反应时间大大缩短（由釜式50−90分钟缩短到30秒）；连续流无低温操作，节省能耗（微反应可以在35~45℃下进行，釜式在-65°C下进行）；反应可控性好，易于放大；消除了二硝的产生，生产的安全性大大提升。二. 固定床加氢过程研究图5. 氢化步骤反应方程式针对INT12加氢的过程，作者采用了固定床工艺。作者选用Pd/Al2O3做为催化剂，在固定化床式加氢反应器中进行反应，通过加入HCL将INT13分批成盐的方式解决其不稳定的问题。并且，作者打通了微反应器硝化和固定床反应器氢化的两步连续过程。同时，为了减少单元操作和溶剂置换工序，作者对氢化、关环以及还原步骤的溶剂进行了优化。表1.不同溶剂对氢化和环化反应的影响研究发现，使用四氢呋喃/二氯甲烷/乙腈体系不仅有很高的氢化以及环化的转化率，而且可以将硝化、氢化、环合以及还原工序串联，实现连续化生产。多步反应全连续，溶剂的选择往往是成败的关键。三. 多步串联合成中间体INT15图6. 连续串联合成中间体INT5工艺流程图作者选用微通道反应器、固定化床加氢反应器、釜式反应器杂化的方式，经过溶剂筛选、工艺条件优化，将硝化、氢化、环化、还原反应步骤串联，中间不经过分离，实现了多步反应的全连续（图6）。多步全连续工艺不仅可以减少操作步骤，而且生产效率大幅度提高。串联后，实验室规模稳定运行5小时，并以11.95g/h的通量得到97.1%纯度的INT15。实验小结连续流技术改变了药物研究的时空产率，有了更广的参数窗口。与在线分析仪器的良好的兼容性，可以更好地实现自动化和智能化，有助于提高研发效率和快速转化，从而获得更好的技术优势；微通道连续流技术，由于其较低的持液量、强大的传质和换热能力，对于在传统间歇生产模式下具有安全风险的反应，例如涉及剧毒试剂、不稳定中间体的反应，具有较好的优势；此外，连续流生产是降低API合成工艺放大的有效工具，可以更快地应对市场变化，节省中试放大成本，提升企业的竞争力。参考文献：Org. Process Res. Dev. 2022, 26, 1223−1235编者语康宁反应器模块化的组装方式和开放的接口，非常适合与其他类型的反应器、在线检测设备以及后处理装置联用。康宁反应器无缝放大的技术，可以帮助客户实现更高效的工业化生产，尤其是硝化、加氢、重氮化、卤化等危险反应工艺。在过去的几年中，康宁已实施了多套杂化的多步连续工艺，帮助客户实现了传统间歇反应釜工艺向连续流技术的升级和改造，取得了非常好的社会效应和经济效应。

摘要本期推文，编译了François Bertaux等发表在 Nature Communications期刊上的研究论文《使用 ReacSight 增强生物反应器阵列以实现自动测量和反应控制》（Enhancing bioreactor arrays for automated measurements and reactive control with ReacSight），介绍了 ReacSight，一种用于自动测量和反应实验控制的增强生物反应器阵列的策略。ReacSight 利用低成本移液机器人进行样品采集、处理和装载，并提供灵活的仪器控制架构。作者展示了 ReacSight 在涉及酵母的三种实验应用中的能力，包括：基因表达的实时光遗传控制；营养缺乏对健康和细胞应激的影响；对双菌株混合群落的组成进行动态控制。引言小规模、低成本的生物反应器正在成为微生物系统和合成生物学研究的有力工具。它们允许在长时间（几天）内严格控制细胞培养参数（例如温度、细胞密度、培养基更新率）。这些独特的特点使研究人员能够进行复杂的实验,并实现实验的高度再现性。例如，当药物选择压力随着耐药性的发展而增加时，抗生素耐药性的表征，细胞间通信合成路径的细胞密度控制表征，以及使用组合敲除文库在动态变化温度下酵母适应度的全基因组表征。原位光密度测量只能提供总生物量浓度及其增长率的信息，而荧光测量的灵敏度低，背景高。通常还必须测量和跟踪培养细胞群体的关键特征，如基因表达水平、细胞应激水平、细胞大小和形态、细胞周期进程、不同基因型或表型的比例。研究人员通常需要手动提取、处理和测量培养样本，以便通过更灵敏和专业的仪器（如细胞仪、显微镜、测序仪）进行检测。手动干预通常繁琐、容易出错，并严重限制了可用的时间分辨率和范围（即夜间无时间点）。它还阻碍了培养条件对此类措施的动态适应。这种反应性实验控制目前正引起系统生物学和合成生物学的兴趣。它既可以用来维持种群的某种状态（外部反馈控制），也可以用来最大化实验的价值（反应性实验设计）。例如，外部反馈控制可用于解开复杂的细胞耦合和信号通路调控，控制微生物群落的组成，或优化工业生物生产。反应性实验设计在长时间不确定实验（如人工进化实验）的背景下特别有用。通过实现实时参数推断和优化实验设计，也有助于加速基于模型的生物系统表征。原则上，商业机器人设备和/或定制硬件可用于将生物反应器阵列连接到敏感的多样本（通常接受 96 孔板作为输入）测量设备。然而，这对设备采购、设备成本和软件集成提出了巨大挑战。当一个功能平台建立起来时，相应硬件和软件的升级和维护也极具挑战性。因此，迄今为止报告的例子很少。例如，只有两个小组展示了细菌或酵母培养物的自动细胞术和反应性光遗传学控制，设置仅限于单个连续培养物或具有有限连续培养能力的多个培养物。一组还展示了自动显微镜和反应性光遗传学控制单个酵母连续培养。ReacSight， 一种通用且灵活的策略，用于增强生物反应器阵列的自动化测量和反应实验控制。ReacSight 非常适合集成开放源代码、开放硬件组件，但也可以容纳封闭源代码、 仅限 GUI 的组件（如细胞仪）。首先，作者使用 ReacSight 组装一个平台，实现基于细胞术的特征描述和平行酵母连续培养的反应性光遗传学控制。重要的是，作者构建了两个版本的平台，要么使用定制的生物反应器阵列，要么使用最新的低成本、开放硬件、商业化的光遗传学 Chi.生物反应器。然后，作者在三个案例研究中证明了它的有用性。首先，作者在不同的生物反应器中用光实现基因表达的并行实时控制。第二，作者利用高度受控和信息丰富的竞争分析，探讨营养缺乏对健康和细胞应激的影响。第三，作者利用平台的养分稀缺性和反应性实验控制能力，实现对两个菌株混合群落的动态控制。最后，为了进一步证明 ReacSight 的通用性，作者使用它来增强具有吸液能力的平板阅读器，并对大肠杆菌临床分离物进行复杂的抗生素处理。结果测量自动化、平台软件集成和 ReacSight 的反应性实验控制ReacSight 战略旨在增强用于自动测量和反应实验控制的生物反应器阵列， 以灵活和标准化的方式将硬件和软件元素结合起来（图 1）。吸管机器人用于以通用方式在任何生物反应器阵列和任何基于平板的测量设备之间建立物理连接（图 1a）。生物反应器培养物样本通过连接在机械臂上的泵控取样管线发送至移液机器人（取样）。使用移液机器人的一个主要优点是，在测量（处理）之前，可以在培养样本上自动执行不同的处理步骤。然后，样品由移液机器人转移至测量装置（装载）。当然，这需要测量设备的物理定位，以便当其装载托盘打开时，机器人手臂可以接近设备输入板的孔。部分接近设备输入板通常不是问题，因为机器人可用于在测量之间清洗输入板孔，允许随着时间的推移重复使用相同的孔（清洗）。重要的是，如果不需要反应性实验控制，或者如果不是基于测量，机器人功能也可以用于处理和存储培养样本，以便在实验结束时进行一次性离线测量，从而实现具有灵活时间分辨率和范围的自动测量。ReacSight 还提供了一些软件挑战的解决方案，这些软件挑战应该解决，以解锁多生物反应器的自动测量和反应实验控制（图 1b）。首先，需要对平台的所有仪器（生物反应器、移液机器人、测量设备）进行程序控制。其次，一台计算机应该与所有仪器进行通信，以协调整个实验。ReacSight 将 Python 编程语言的多功能性和强大功能与 Flask web 应用程序框架的通用性和可伸缩性相结合，以应对这两个挑战。事实上，Python 非常适合轻松构建 API 来控制各种仪器：有完善的开源库用于控制微控制器（如 Arduinos），甚至用于基于“点击”的控制 GUI 专用软件驱动缺少 API 的封闭源代码仪器（pyautogui）。重要的是，开源、低成本的吸管机器人 OT-2（Opentrons）附带了本地 Python API。Hamilton 机器人也可以通过 Python API 进行控制。然后，Flask 可用于公开所有仪器 API，以便通过本地网络进行简单访问。然后，从一台计算机协调对多个仪器的控制的任务基本上简化为发送 HTTP 请求的简单任务，例如使用 Python 模块请求。HTTP 请求 还可以使用社区级数字分发平台Discord 实现从实验到远程用户的用户友好通信。这种多功能仪表控制结构是 ReacSight 的关键组件。ReacSight 的另外两个关键组件是（1）通用的面向对象的事件实现（如果发生这种情况，请这样做），以促进反应性实验控制；（2）将所有仪器操作详尽记录到单个日志文件中。ReacSight 软件以及硬件的源文件在 ReacSight-Git 存储库中公开提供。图1 ReacSight：用于自动测量和反应实验控制的增强生物反应器阵列的策略。a 在硬件方面，ReacSight 利用吸管机器人（如低成本、开源 Opentrons OT-2）在任何多生物反应器设置（eVOLVER、Chi.Bio、custom……）和任何基于平板的测量设备（平板阅读器、细胞仪、高通量显微镜、pH 计……）的输入之间建立物理链接。如有必要，可使用移液机器人对生物反应器样本进行处理（稀释、固定、提取、纯化……），然后再装入测量装置。如果不需要反应实验控制，处理过的样品也可以存储在机器人平台上进行离线测量（OT-2 温度模块可以帮助保存对温度敏感的样品）。b 在软件方面，ReacSight 通过基于Python 和PythonWeb 应用程序框架 Flask 的多功能仪器控制体系结构实现了全平台集成。ReacSight 软件还提供了一个通用事件系统，以实现反应性实验控制。显示了反应实验控制的简单用例的示例代码。实验控制还可以使用Discord webhooks 将实验状态通知远程用户，并生成详尽的日志文件。曼森自动化高通量发酵实验室曼森机器人自动化技术可根据客户实际需求进行定制化（可实现硬件+软件协同）完成复杂流程自动化。机器人自动化技术与平行反应器组合为生物领域科学研究助力，是实现生物技术biofoundry的重要技术基础；曼森生物致力于满足客户自动化、高通量的需求，推进合成生物技术产品快速产业化。曼森高通量发酵平台曼森实验室自动化系列曼森高通量自动样品检测机器人未完待续文章来源：本文由中科院上海生命科学信息中心与曼森生物合作供稿排版校对：刘娟娟编辑 内容审核：郝玉有博士

编者按跟踪智慧实验室的理论研究发展状况、产业发展动态、主要设备供应商产品研发动态、国内外智慧实验室建设成果现状等信息内容。本文由中科院上海生命科学信息中心与曼森生物合作供稿。 本期推文， 编 译 了 Franç ois Bertaux 等 发 表 在 Nature Communications 期刊上的研究论文《使用 ReacSight 增强生物反应器阵列以实现自动测量和反应控制》（Enhancing bioreactor arrays for automated measurements and reactive control with ReacSight），介绍了 ReacSight，一种用于自动测量和反应实验控制的增强生物反应器阵列的策略。ReacSight 利用低成本移液机器人进行样品采集、处理和装载，并提供灵活的仪器控制架构。作者展示了 ReacSight 在涉及酵母的三种实验应用中的能力，包括：基因表达的实时光遗传控制；营养缺乏对健康和细胞应激的影响；对双菌株混合群落的组成进行动态控制。因文章篇幅较长，将分为三期来讲述。感谢关注！目录/CONTENT01/引言02/结果 2.1 测量自动化、平台软件集成和 ReacSight 的反应性实验控制 2.2 反应性光遗传控制和酵母连续培养的单细胞解析特性 2.3 使用光实时控制基因表达 2.4 探索营养缺乏对健康和细胞压力的影响 2.5 ReacSight 是一种通用策略：通过吸液功能增强平板阅读器03/讨论01引言小规模、低成本的生物反应器正在成为微生物系统和合成生物学研究的有力工具。它们允许在长时间（几天）内严格控制细胞培养参数（例如温度、细胞密度、培养基更新率）。这些独特的特点使研究人员能够进行复杂的实验,并实现实验的高度再现性。例如，当药物选择压力随着耐药性的发展而增加时，抗生素耐药性的表征，细胞间通信合成路径的细胞密度控制表征，以及使用组合敲除文库在动态变化温度下酵母适应度的全基因组表征。原位光密度测量只能提供总生物量浓度及其增长率的信息，而荧光测量的灵敏度低，背景高。通常还必须测量和跟踪培养细胞群体的关键特征，如基因表达水平、细胞应激水平、细胞大小和形态、细胞周期进程、不同基因型或表型的比例。研究人员通常需要手动提取、处理和测量培养样本，以便通过更灵敏和专业的仪器（如细胞仪、显微镜、测序仪）进行检测。手动干预通常繁琐、容易出错，并严重限制了可用的时间分辨率和范围（即夜间无时间点）。它还阻碍了培养条件对此类措施的动态适应。这种反应性实验控制目前正引起系统生物学和合成生物学的兴趣。它既可以用来维持种群的某种状态（外部反馈控制），也可以用来最大化实验的价值（反应性实验设计）。例如，外部反馈控制可用于解开复杂的细胞耦合和信号通路调控，控制微生物群落的组成，或优化工业生物生产。反应性实验设计在长时间不确定实验（如人工进化实验）的背景下特别有用。通过实现实时参数推断和优化实验设计，也有助于加速基于模型的生物系统表征。原则上，商业机器人设备和/或定制硬件可用于将生物反应器阵列连接到敏感的多样本（通常接受 96 孔板作为输入）测量设备。然而，这对设备采购、设备成本和软件集成提出了巨大挑战。当一个功能平台建立起来时，相应硬件和软件的升级和维护也极具挑战性。因此，迄今为止报告的例子很少。例如，只有两个小组展示了细菌或酵母培养物的自动细胞术和反应性光遗传学控制，设置仅限于单个连续培养物或具有有限连续培养能力的多个培养物。一组还展示了自动显微镜和反应性光遗传学控制单个酵母连续培养。 ReacSight， 一种通用且灵活的策略，用于增强生物反应器阵列的自动化测量和反应实验控制。ReacSight 非常适合集成开放源代码、开放硬件组件，但也可以容纳封闭源代码、 仅限 GUI 的组件（如细胞仪）。首先，作者使用 ReacSight 组装一个平台，实现基于细胞术的特征描述和平行酵母连续培养的反应性光遗传学控制。重要的是，作者构建了两个版本的平台，要么使用定制的生物反应器阵列，要么使用最新的低成本、开放硬件、商业化的光遗传学 Chi.生物反应器。然后，作者在三个案例研究中证明了它的有用性。首先，作者在不同的生物反应器中用光实现基因表达的并行实时控制。第二，作者利用高度受控和信息丰富的竞争分析，探讨营养缺乏对健康和细胞应激的影响。第三，作者利用平台的养分稀缺性和反应性实验控制能力，实现对两个菌株混合群落的动态控制。最后，为了进一步证明 ReacSight 的通用性，作者使用它来增强具有吸液能力的平板阅读器，并对大肠杆菌临床分离物进行复杂的抗生素处理。02结果2.1 测量自动化、平台软件集成和 ReacSight 的反应性实验控制ReacSight 战略旨在增强用于自动测量和反应实验控制的生物反应器阵列， 以灵活和标准化的方式将硬件和软件元素结合起来（图 1）。吸管机器人用于以通用方式在任何生物反应器阵列和任何基于平板的测量设备之间建立物理连接（图 1a）。生物反应器培养物样本通过连接在机械臂上的泵控取样管线发送至移液机器人（取样）。使用移液机器人的一个主要优点是，在测量（处理）之前，可以在培养样本上自动执行不同的处理步骤。然后，样品由移液机器人转移至测量装置（装载）。当然，这需要测量设备的物理定位，以便当其装载托盘打开时，机器人手臂可以接近设备输入板的孔。部分接近设备输入板通常不是问题，因为机器人可用于在测量之间清洗输入板孔，允许随着时间的推移重复使用相同的孔（清洗）。重要的是，如果不需要反应性实验控制，或者如果不是基于测量，机器人功能也可以用于处理和存储培养样本，以便在实验结束时进行一次性离线测量，从而实现具有灵活时间分辨率和范围的自动测量。ReacSight 还提供了一些软件挑战的解决方案，这些软件挑战应该解决，以解锁多生物反应器的自动测量和反应实验控制（图 1b）。首先，需要对平台的所有仪器（生物反应器、移液机器人、测量设备）进行程序控制。其次，一台计算机应该与所有仪器进行通信，以协调整个实验。ReacSight 将 Python 编程语言的多功能性和强大功能与 Flask web 应用程序框架的通用性和可伸缩性相结合，以应对这两个挑战。事实上，Python 非常适合轻松构建 API 来控制各种仪器：有完善的开源库用于控制微控制器（如 Arduinos），甚至用于基于“点击”的控制 GUI 专用软件驱动缺少 API 的封闭源代码仪器（pyautogui）。重要的是，开源、低成本的吸管机器人 OT-2（Opentrons）附带了本地 Python API。Hamilton 机器人也可以通过 Python API 进行控制。然后，Flask 可用于公开所有仪器 API，以便通过本地网络进行简单访问。然后，从一台计算机协调对多个仪器的控制的任务基本上简化为发送 HTTP 请求的简单任务，例如使用 Python 模块请求。HTTP 请求 还可以使用社区级数字分发平台Discord 实现从实验到远程用户的用户友好通信。这种多功能仪表控制结构是 ReacSight 的关键组件。ReacSight 的另外两个关键组件是（1）通用的面向对象的事件实现（如果发生这种情况，请这样做），以促进反应性实验控制；（2）将所有仪器操作详尽记录到单个日志文件中。ReacSight 软件以及硬件的源文件在 ReacSight-Git 存储库中公开提供。图1 ReacSight：用于自动测量和反应实验控制的增强生物反应器阵列的策略。a 在硬件方面，ReacSight 利用吸管机器人（如低成本、开源 Opentrons OT-2）在任何多生物反应器设置（eVOLVER、Chi.Bio、custom……）和任何基于平板的测量设备（平板阅读器、细胞仪、高通量显微镜、pH 计……）的输入之间建立物理链接。如有必要，可使用移液机器人对生物反应器样本进行处理（稀释、固定、提取、纯化……），然后再装入测量装置。如果不需要反应实验控制，处理过的样品也可以存储在机器人平台上进行离线测量（OT-2 温度模块可以帮助保存对温度敏感的样品）。b 在软件方面，ReacSight 通过基于Python 和PythonWeb 应用程序框架 Flask 的多功能仪器控制体系结构实现了全平台集成。ReacSight 软件还提供了一个通用事件系统，以实现反应性实验控制。显示了反应实验控制的简单用例的示例代码。实验控制还可以使用Discord webhooks 将实验状态通知远程用户，并生成详尽的日志文件。03曼森自动化高通量发酵实验室曼森机器人自动化技术可根据客户实际需求进行定制化（可实现硬件+软件协同）完成复杂流程自动化。机器人自动化技术与平行反应器组合为生物领域科学研究助力，是实现生物技术biofoundry的重要技术基础；曼森生物致力于满足客户自动化、高通量的需求，推进合成生物技术产品快速产业化。曼森高通量发酵平台曼森实验室自动化系列曼森高通量自动样品检测机器人未完待续Mediacenter Editor | 曼森编辑文章来源：本文由中科院上海生命科学信息中心与曼森生物合作供稿排版校对：刘娟娟编辑 内容审核：郝玉有博士