#はじめに
RDKitで反応パターンをSMARTSで定義し反応物を生成するでは、炭素原子の水酸化反応を例にSMARTSによる反応をRDKitでやってみた。しかし、全ての炭素原子を水酸化させたいケースは現実的ではない。そこで今回はより細かい条件をSAMRTSで指定してみた。具体的には、鎖の末端のメチル基を指定し、そこだけ水酸化してみた。

#方法

前回、以下のようなSMARTSを書いた。

[C:1]>>[C:1][OH]

しかしこれでは任意の炭素原子に反応してしまう。今回は鎖の末端のメチル基のみ酸化させたい。末端のメチル基は、水素原子が3つついているはずだから、以下のようにルールを変えてみる。

'[CH3:1]>>[CH2:1]-[OH]'

やってみよう。今回テストするのは前回とおなじ化合物である。前回は4つ反応物が生成されたが、今回は2つある末端のメチル基のみの反応物が生成されるはずだ。

やってみると生成された反応物は2つ。見てみよう。

1つ目。末端のメチル基が反応している。

2つ目。もう一つの末端のメチル基が反応している。予想通りである。

ちなみに、鎖の中間にある水素原子が2つ結合してる2つの炭素原子のみを反応させるSMARTSは以下の通りとなる。

'[CH2:1]>>[CH1:1]-[OH]'

#ソース
最後に画像生成も含むソースの全体を掲載する。

from rdkit.Chem import AllChem
from rdkit.Chem.Draw import rdMolDraw2D
from io import BytesIO
from cairosvg import svg2png
from IPython.display import SVG
from rdkit import Chem

# 参考(rdkit-smarts)https://magattaca.hatenablog.com/entry/2019/02/10/194853
# 参考(smarts) https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5515729/table/Tab1/?report=objectonly
# https://sourceforge.net/p/rdkit/mailman/message/36294482/

def generate_image(mol, size, path, name):
    image_data = BytesIO()
    view = rdMolDraw2D.MolDraw2DSVG(size[0], size[1])
    tm = rdMolDraw2D.PrepareMolForDrawing(mol)
    view.DrawMolecule(tm)
    view.FinishDrawing()
    svg = view.GetDrawingText()
    SVG(svg.replace('svg:', ''))
    print(path + "/" + name)
    try:
        svg2png(bytestring=svg, write_to=path + "/" + name + ".png")
    except:
        print("errro")
        pass


def main():
    reactant_1 = Chem.MolFromSmiles('COc2ccc1cccc(CCNC(C)=O)c1c2')
    generate_image(reactant_1, (300, 300), "./tmp", "reactant")

    #reaction_pattern = '[CH3:1]>>[CH2:1]-[OH]'
    reaction_pattern = '[CH3:1]>>[CH2:1]-[OH]'
    rxn = AllChem.ReactionFromSmarts(reaction_pattern)
    x = rxn.RunReactants([reactant_1])
    for i, mol in enumerate(x):
        print(mol[0])
        try:
            Chem.SanitizeMol(mol[0])
            generate_image(mol[0], (300, 300), "./tmp", "metablite_{0}".format(i))
        except:
            print("Error")
            print(Chem.MolToMolBlock(mol[0]))

if __name__ == "__main__":
    main()

#おわりに

厳密には電荷等も考慮しないといけないかもしれない。化学的にはシロートなのでよくわからず。
今後の課題として反応部位が分かっている時に、その部位のみ反応させてみたい。また、SMARTSとは関係ないかもしれないが、反応のされやすさを評価してみたい。
応用として、SMARTSで反応テンプレート群を定義し、そこから生成された反応物を使って、https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphar.2019.01586/full
のようなDeepLearningによる反応予測してみても面白そうではある。