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原創丨彤心未泯（學研匯 技術中心）
編輯丨風云
新開發的化學反應能否被成功利用取決于多種因素，例如實驗裝置的便利性以及試劑和副產物的毒性。最重要的是，理想的反應應該是為以前未使用過的廣泛底物分子可靠地生成預期的產物。然而，一個反應的普遍性通常需要在各種合成中重復使用后才能被驗證。化學家們努力以最有效的方式制造復雜分子。因此，各種方法不斷被開發，以形成新的化學鍵，并以高產量制備產品。
然而，有些分子具有手性，這意味著它們可以形成兩種可能的異構體，它們是彼此的鏡像。這些異構體（稱為對映體）具有相同的物理性質，但在手性環境中（如我們身體中的蛋白質結合囊）的行為卻截然不同。就藥物化合物而言，只有一種對映體可能具有所需的生物活性，而其對映體是有害的。因此，藥物化學家需要能夠制造單一對映體。
雖然亟需開發單一對映體的合成方法，但仍存在以下問題：大多數反應生成的手性分子是對映體的一對一混合物，很難實現單一對映體的定向合成。2、自然界中單一對映體可以得到手性化合物，但類型有限自然界中發現的單一對映體結構單元開始化學合成有時可以得到手性化合物，如氨基酸和糖，都是以單一對映體的形式產生的。然而，這種方法受到在生物系統中發現的有限的對映純化合物的限制。3、不對稱催化轉化對映選擇性低，需大量優化以確定理想條件不對稱催化可以使用手性、對映純催化劑將底物轉化為目標手性產物。但首次嘗試時，大多數不對稱催化轉化對映選擇性較低，需要進行大量優化以確定理想的催化劑和反應條件。傳統的優化過程包括在各種條件下使用模型底物測試多種催化劑以及使用更復雜的分子測試優化的催化劑和條件，以探索反應的普遍性。但這種方法忽略了對分子類別有效的催化系統，模型的理想催化劑可能對其他底物不起作用。多底物篩選雖然減小了實驗量，但只能同時分析五到十種底物，以最小化實驗中產物重疊峰的風險。只有少數研究采用了多底物篩選來發現不對稱催化反應。
新思路
有鑒于此，哈佛大學Eric N. Jacobsen等人提出了一種實用的方法，從一開始就使用多個模型底物來同時選擇不對稱催化反應中的對映選擇性和通用性。通過對混合樣品進行超臨界流體色譜-質譜聯用的高通量手性分析，實現了多底物篩選。當應用于Pictet–Spengler反應時，多底物篩選方法明確了具有前景的普適性催化劑，該催化劑甚至能夠對篩選集之外的底物表現較高的對映立體反應選擇性。
技術方案：
作者將樣品池和超臨界流體色譜法結合，以質譜作為檢測方法，實現了不同產物的快速同時測定，合并的SFC–MS將達到直接優化使用多個底物的通用性的實用程度。作者將Frankenstein”模型和參數擬合方法結合在一個程序中，用于分析色譜數據，實現了從部分分離的對映體中提取準確的積分。通用性篩選工作流程包括三個步驟：底物選擇、反應篩選和高通量手性分析。以Pictet–Spengler反應的不對稱催化作為研究對象，驗證了新的高通量對映體選擇性測定方法和“通用性篩選”概念的可行性。揭示了圍繞單一模型底物組合進行優化的風險，以及使用多底物篩選準確評估和優化給定方法的價值
1、實現了產物色譜峰和質量的同時分析，大幅提高分析準確度作者使用超臨界流體色譜-質譜（SFC-MS）對產物進行分析，不僅可以從色譜分析中的峰檢測產品，還可以通過其分子質量檢測產品。對于具有重疊峰的類似化合物，只要它們的分子質量不同，仍然可以同時分析。開發了計算峰擬合模型，該模型能夠準確分析重疊對映體峰。作者證明，對于一組14種底物，可以快速確定最通用的催化劑和反應條件，這些底物的選擇是為了最大限度地提高篩選集所代表的結構多樣性。研究表明，富電子底物的反應得益于某些溶劑的使用，而這一點在傳統的研究中可能被忽視，因為傳統的研究關注的是不富電子的單一底物。
技術細節
對映選擇性分析
最常用的分析方法包括高效液相色譜法（HPLC）或超臨界流體色譜法（SFC），其中手性固定相（CSP）使用等度洗脫和紫外（UV）-可見（Vis）檢測。這種方法能夠分離大多數產品，但由于需要基線分離，必須排除干擾分析物。作者通過將樣品池和SFC相結合，以質譜（MS）作為檢測方法，可以實現對不同產物的快速同時測定。
分析協議
作者首先使用一組商用化合物，使用標準色譜柱評估SFC-MS用于快速測定單個和混合樣品的性能，證實了在低濃度下分析方法具有良好的信噪比，便于在微米級進行高通量反應分析。作者開發一種通用的峰擬合方法，從部分分離的對映體中提取準確的積分。通過掌握的單樣本分析方法，作者還評估了合并樣本的準確性。
概念驗證
選擇Pictet–Spengler反應的不對稱催化說明新的高通量對映體選擇性測定方法和“通用性篩選”概念的應用。通過單樣品SFC-UV檢測獲得的對映體選擇性值與合并樣品SFC-MS之間達到了可接受的一致性。為了識別具有代表性的醛/色胺組合，作者構建了一個包含340個潛在四氫-β-碳啉產物的數據庫，生成了分子指紋，這些產物涵蓋了化學空間中基本上未被報告方法探索的區域。識別了催化劑之間行為的相關性，突出了圍繞單一模型底物組合進行優化的風險，以及使用多底物篩選準確評估和優化給定方法的價值。圖 高通量e.e.對映體選擇性催化Pictet–Spengler反應的測定
反應優化
作者發現溶劑效應高度依賴于催化劑，在2MT中對手性磷酸xii進行的反應中觀察到對映選擇性增強，但在氫鍵供體催化劑i中沒有觀察到系統性改進。為了評估針對14種模型產品優化的條件的可轉移性，針對之前未測試的三種底物組合測試了一部分催化劑。證明了催化劑xii的有效性，并在綜合相關條件下提供有用的對映選擇性。與傳統測定方法相比，本研究中概述的分析工作流程在準確度方面略有下降，但同時分析多種粗反應混合物的能力卻大大減少了方法開發和分析時間。因此，催化劑結構和反應條件的優化更容易在多種底物組合中進行，從而增加了確定普適性方案的機會。
展望
總之，作者開發了一種多底物篩選方法，通過大幅減少所需的篩選實驗數量，多底物篩選對于快速、資源高效地開發通用合成方法具有很大的前景。鑒于過去幾年分析儀器的進步，本研究是朝著這個方向的一次飛躍。下一步應該是改進在單個反應容器中進行多次實驗的方法。如果能夠做到這一點，那么在未來不對稱催化研究中，時間限制因素不是反應條件的篩選和分析，而是催化平臺的合理設計和優化。
參考文獻：
Manuel J. Scharf, et al. A leap forward in the quest for general catalysts. Nature, 2022,
https://doi.org/10.1038/d41586-022-03173-x
Wagen, C.C., McMinn, S.E., Kwan, E.E. et al. Screening for generality in asymmetric catalysis. Nature (2022).
https://doi.org/10.1038/s41586-022-05263-2
