2) 機械学習で予測するC(sp3)–H官能基化反応の位置選択性
鹿又喬平
ファルマシア, 2023, 59, 5, 432
DOI:10.14894/faruawpsj.59.5_432

新規な基質の反応位置・立体選択性などを予測するツールとして，機械学習を利用する試みが活発化している．C–H結合の官能基化反応では，配向基を用いず，触媒のみによって制御される反応の位置選択性を経験的に予測することは難しい．最近Boniらは，二核ロジウム錯体を触媒とするC(sp3)–H変換反応について，機械学習による位置選択性の予測モデルを報告したので紹介する．
なお，本稿は下記の文献に基づいて，その研究成果を紹介するものである.

1) Chemoenzymatic Dynamic Kinetic Resolution of Alcohols
Kyohei Kanomata, Shuji Akai
Science of Synthesis, 2022/4: Dynamic Kinetic Resolution (DKR) and Dynamic Kinetic Asymmetric Transformations (DYKAT): Bäckvall, J.-E., Ed.; Thieme: Stuttgart (2023), Vol. 1, p 181–217.
DOI: 10.1055/sos-SD-237-00069

Abstract: Chemoenzymatic dynamic kinetic resolution is one of the simplest and most reliable methods to obtain optically pure alcohol derivatives from racemates. For this purpose, hydrolases, especially lipases, have been widely used in the enantioselective esterification processes, and a variety of racemization catalysts with high catalytic efficiency and compatibility with lipases have been developed. This review introduces chemoenzymatic DKR of alcohols based on the category of racemization catalysts. DKR of axially chiral hydroxybiaryls and the use of engineered lipases to obtain opposite enantiomers, as well as the synthetic applications of the DKR products, are also discussed.