【Nature】Scripps研究所R. A. Shenvi:AI指导全合成25个picrotoxanes

学术   2025-01-30 09:04   安徽  

Nature


AI指导全合成?

二十世纪见证了有机合成化学的辉煌,突破了自然界创造的各类复杂活性天然产物,全合成科学迈向了从简单到复杂、从平面到立体、从结构到功能、从科学到艺术的成熟发展之路。二十一世纪的今天,高效、经济、实用成为了新的追求,全合成学科迎来了新的挑战和质疑,亟待找寻新的出路。2024年被称为AI元年,天然产物全合成通常步骤冗长繁琐、费时费力,那么AI是否可以助力复杂活性天然分子全合成,能否为其焕发生机呢?
美国Scripps研究所Ryan A. Shenvi课题组最新成果“Total synthesis of twenty-five picrotoxanes by virtual library selection”标志着计算辅助全合成迈出了跨越式的一步,为未来AI指导天然产物全合成奠定了优质基础。


Picrotoxanes合成背景

Picrotoxanes家族包含三类骨架:PXN型(如picrotoxinin)、T型(如tutin)和C型(如curianin),都含8-9个连续手性中心的6/5并环,以及敏感的内酯环和环氧结构,如何高效且立体选择性构建骨架和引入高氧化态是其合成挑战(图1a)。该家族分子通常可以选择性拮抗γ-氨基丁酸A受体,进而用于治疗寄生虫感染疾病(如血丝虫病)。其骨架的复杂性、生物毒性以及不稳定性严重阻碍了进一步的药理活性研究。尽管化学工作者已经突破了家族中tutin(43步,总收率0.0013%)、corianin(30步,总收率0.27%)、coriamyrtin(15步,总收率0.01%)的合成,但未能开发出任何类似物,也就无法解决活性研究问题。

图1. 计算辅助指导全合成

因此,美国Scripps研究所Ryan A. Shenvi课题组首先于2020年完成了该家族旗舰分子picrotoxinin的全合成(J. Am. Chem. Soc. 2020, 142, 11376)。
研究发现O3与C15间的C–O键醚化关环是关键,作者想改进策略,采用O3位自由基与C15位C-H进行1,5-HAT,再碘代分子内取代关环。但是历时两年多尝试,均未能得到其他分子或者类似物,而是全部得到O3位自由基β-裂解副产物(图1b)。进一步剖析表明,要想发生1,5-HAT,过渡态构型中C-H-O需要线性180度,空间上C与O∙距离要小于2.8 Å。因此,作者设计虚拟关键中间体库,通过计算模拟,参数化筛选,助力全合成该家族25个天然分子(图1c)。


过渡态计算

首先,作者通过六步合成得到6/5并环骨架9a9b(图2a),在其骨架基础上,通过A、B环变化得到一系列虚拟分子库,通过过渡态计算发现,一大半倾向于发生β-裂解,少数倾向于1,5-HAT,其中以变体101112最为突出,计算的1,5-HAT与β-裂解的比例分别为29:1、11:1和343:1(图2a)。

图2. 建立虚拟关键中间体库

而后,作者从9a9b出发,验证变体101112的计算可靠性。实验表明,关环前体1810)、2111)和2412)均可顺利发生1,5-HAT,高效关环,进而分别完成天然产物tutin、corianin和coriamyrtin的全合成(图3)。

图3. 全合成验证计算模型


参数化计算

当前的过渡态计算仍费时费力,为了指导更多天然分子的合成,作者对计算方法进行了参数化简化。作者分析了1,5-HAT与β-裂解选择性的相关参数,选用原子间距离(O•→C)和自然键轨道(NBO)电荷的关键参数(O2和O3)将关环前体数据化。比如,预测显示2829分别以1:1和4:1的比例偏好1,5-HAT,与实验的2:1和6:1的比例高度一致(图4a),并据此完成了天然产物amoenin的全合成(图4b)。进一步分析发现,B环对A环二面角ψ和φ的影响决定了1,5-HAT和β-断裂的选择性(图4c)。较小的φ值使O3靠近C15,加速1,5-HAT;ψ和φ组合影响NBO电荷,电荷越大,HAT越快。结果发现,ψ=–70˚和φ=–30˚最有利于1,5-HAT。
图4. 参数化简化计算模型


AI与全合成

根据这种参数化计算模型,作者后续共完成25个picrotoxanes天然产物的全合成(图5)。诚然,这只是机器学习的一大步,距离AI指导全合成还很遥远。但是,星星之火,可以燎原,也许未来的数十年后,AI将重新赋予全合成灵魂与艺术。

图5. 全合成25个picrotoxanes天然产物


作者信息


论文信息

Total synthesis of twenty-five picrotoxanes by virtual library selection
Chunyu Li (李春雨), Ryan A. Shenvi*
Nature, 2024, DOI: 10.1038/s41586-024-08538-y

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