1。複雑さとサイズ：
* 大きな分子： タンパク質や核酸などの大型の複雑な分子を合成することは、依然として重要な課題です。原子と官能基の可能な配置の数は、サイズとともに指数関数的に増加し、特定の構造の形成を予測および制御することが困難になります。
* キラリティ： 多くの分子は、複数のキラル型（立体異性体）に存在し、それぞれが潜在的に異なる特性を持つ。合成中に特定のエナンチオマーの形成を制御することは複雑です。
2。反応選択性と制御：
* 不要な副反応： 化学反応は、しばしば望ましくないサイド製品を生成し、収量を減らし、精製を複雑にします。
* 反応条件： 多くの反応には、正確に達成または制御することが困難になる可能性のある特定の温度、圧力、および溶媒条件が必要であり、収量と純度に影響を与えます。
* 触媒開発： 特定の反応のための効率的かつ選択的な触媒を見つけたり設計したりすることは困難な場合があり、合成の可能性の範囲を制限します。
3。知識のギャップ：
* 反応メカニズム： 大きな進歩がなされていますが、多くの反応のメカニズムを理解することは不完全なままであり、合成経路の合理的な設計を妨げています。
* 予測モデル： 副作用や反応経路を含む複雑な反応の結果を予測することは、重要な課題のままです。
* 予期せぬ反応性： 新しい化学構造または官能基は、合成と製品の特性評価を複雑にする予期しない反応性を示すことができます。
4。経済的および実用的な考慮事項：
* コストとスケーラビリティ： 複雑な合成は高価であり、工業生産のためにスケールアップするのが難しく、多くの合成ルートの実用的な応用が制限されます。
* 時間とリソース： 合成経路の開発と最適化は、特に複雑なターゲットの場合、時間がかかり、リソース集約的です。
* 環境への影響： 合成に有害な化学物質と溶媒を使用すると、環境への懸念が高まり、持続可能な代替案が必要です。
5。現在の技術の制限：
* 計装： 現在の計装には、複雑な混合物の解決、複雑な構造の特徴付け、分子レベルでの反応の制御には制限があります。
* 自動化： 自動化によりいくつかのステップが合理化されていますが、完全に自動化された複雑な分子のエラーのない合成は依然として課題です。
これらの制限にもかかわらず、合理的な化学合成の分野は急速に進化し続け、進歩は
* 計算化学： 合成経路をよりよく理解および設計するための予測モデルとシミュレーションを開発します。
* ハイスループットスクリーニング： 反応と触媒を効率的にテストおよび最適化します。
* 生体触媒： 選択的かつ効率的な合成のために酵素と生物学的システムを利用します。
* 人工知能： 反応結果を予測し、合成を最適化するための機械学習アルゴリズムの開発。
これらの進歩は、既存の制限のいくつかを克服し、合理的な化学合成の境界を押し広げる道を開いており、医学、材料科学などの多様な用途を備えた新規分子の作成を可能にします。
