随着合成化学的不断发展，复杂分子的合成在药物、功能材料等领域的应用越来越广泛。传统的合成路线通常依赖于经验丰富的化学家通过类比已知反应和化学直觉来选择合适的反应途径。然而，随着分子结构的复杂化，传统的合成方法面临着可预测性下降的问题。尤其是在高复杂度分子的合成过程中，化学家往往需要依靠试验和错误的方式来寻找可行的中间体，这不仅增加了实验的成本和时间，也带来了较大的不确定性和失败风险。因此，如何高效、准确地设计和选择合成路径，成为了当前化学合成领域的重大挑战。
鉴于此，来自斯克利普斯研究所Chunyu Li (李春雨) & Ryan A. Shenvi课题组针对复杂分子合成中的挑战，提出了一种新颖的虚拟库构建和反应筛选方法，特别在皮克托托烯倍半萜类化合物的合成过程中取得了突破性进展。该团队通过设计并构建了一个包含难以获得的晚期中间体的虚拟库，并结合反应性筛选机制，成功改进了传统的合成路线。与传统的依赖于试验和错误的合成方式不同，这一新方法通过对潜在中间体的快速筛选，避免了繁琐的猜测和重复实验，大大提高了合成效率。
此外，团队还通过将昂贵且计算密集的密度泛函理论（DFT）过渡态计算替换为更为高效的反应物参数化方法，不仅提高了计算的可扩展性，还为反应机制的研究提供了新的视角。最终，该方法成功实现了二十五种天然皮克托托烯类化合物的简洁合成，为高复杂度分子的合成提供了新的技术路径和理论支持。
该研究不仅为复杂分子的合成提供了一种新的方法论，也为计算机辅助合成规划（CASP）提供了新的思路，尤其适用于高复杂度分子和缺乏文献支持的合成步骤，具有重要的应用前景。
