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導師1人、學生1人、計算機1套,全合成Nature一篇!

來源:化學加原創      2025-01-03
導讀:近日,Scripps研究所的Ryan A. Shenvi教授課題組在天然產物合成過程中建立了一個虛擬庫,這個庫包含了合成后期的中間體類似物,對這些類似物根據反應性進行分類并改變合成路線,可高效實現25種天然產物picrotoxanes的簡潔合成。該方法作為人工或計算機輔助合成規劃(computer-assisted synthesis planning,CASP)的附加搜索,有望加速復雜分子的合成。文章DOI:10.1038/s41586-024-08538-y。值得一提的是,本文僅有兩位作者,1位導師,1位學生,導師是曾經師從Phil S. Baran教授和E. J. Corey教授的Ryan A. Shenvi,學生是本科畢業于中國科學技術大學的李春雨,而且名字以中文的形式出現在Nature版面上。

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正文

Picrotoxanes類天然產物存在于多種植物中,大多數是γ-氨基丁酸A受體(GABAAR)的選擇性拮抗劑。其結構主要包括三種類型:picrotoxinin(PXN),T型如tutin,C型如corianin。之前tutin,corianin和 coriamyrtin 的合成分別需要43步(0.0013%)、30步(0.27%)和至少15步(0.01%),且沒有得到類似物,無法進行系統的活性研究。   歡迎下載化學加APP到手機桌面,合成化學產業資源聚合服務平臺。

Ryan A. Shenvi之前合成Picrotoxanes旗艦成員PXN的路線(J. Am. Chem. Soc2020142, 11376)依賴于C15甲基氧化來構建A環內酯。在隨后兩年多的時間里,作者對PXN合成方法進行了多次重新設計,都未能成功,這是由于B環上的微小變化會導致1,5-氫原子轉移(1,5-HAT)步驟更傾向于β-斷裂(圖1b)。為了避免傳統合成中費力的猜測和檢查經驗方法,近日,作者設計了虛擬關鍵中間體庫,通過計算模擬、參數化篩選,高效助力了該家族25個天然分子的全合成(圖1c)。 

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圖1. 觀察和研究設計

(圖片來源:Nature

Picrotoxanes的新合成路線如下:4先發生α-乙烯基化得到55發生立體選擇性Aldol反應再脫水得到66經分子內Aldol環化、溴醚化和Johnson-Lemieux氧化得到醛77經Rh-催化反應得到三烯88可以原位分離或發生雙羥化得到9a,或經thexylborane介導的硼氫化得到9b。 

實驗中涉及的兩種反應途徑1,5-HAT和β-裂解,使用Gaussian 16 軟件包和Scripps Garibaldi集群建模。作者在uM062X-D3功能水平上使用6-311+G(d, p)基組和SMD溶劑模型考察評估了30種同類物虛擬化合物。 

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圖2. 合成條目和虛擬庫

(圖片來源:Nature

超過一半的虛擬庫更傾向于β-斷裂,但有幾個成員更傾向HAT。其中,風險最高/回報最高的子目標是雙環氧化合物10,它含有tutin本身的天然張力B環。為了從9a獲得HAT底物,首先將其立體選擇性縮醛化為亞芐基縮醛(圖3),Pt/C催化氫化原位進行,得到15單一非對映異構體,而9a的氫化得到1.7:1的 dr。酯用LDA拔氫,在-60 °C下進行γ-選擇性氧化,然后DIBAL還原,得到1616甲磺酰化,然后進行分子內烯丙基取代,得到單環氧化物1717轉化為18,接著進行Suárez 1,5-HAT。1,5-HAT醚化產物19為主要產物,產率為83-96%。醚氧化成橋接內酯20,然后用Zn0進行β-溴醚還原裂解,再用SmI2和水進行苯甲酸酯脫保護,12-18步內得到(+)-tutin (1),總產率為8.4-20.3%。 

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圖3. 使用計算的中間體合成三種picrotoxanes 

(圖片來源:Nature

甲磺酸酯21經還原可得到(+)-corianin (2),而甲磺酸酯21本身可通過酯還原、環氧化、甲磺酰化從15獲得,總之,以13-20步,總產率為3.6-6.9%可合成(+)-2作者還測試了碘代環氧物129b衍生得到烯丙醇24,Suárez條件下,烯丙醇得到環氧非對映體混合物,以>20:1的比例進行1,5-HAT而不是β-斷裂。碘化物25在用DMDO處理后消除,得到不穩定的環氧烯烴,用高氯酸水溶液水合提供26。與(+)-tutin (1)的合成類似,可以總步驟13-17步,總產率2.6-3.6%得到 (+)-coriamyrtin (13)。

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圖4. 參數化和預測

(圖片來源:Nature

成功預測庫成員的選擇性需要很高的計算成本,作者搜索了可以準確預測HAT與β-斷裂相對速率的參數,而無需計算過渡態或產物。分析發現,B環對A環二面角ψ和φ的影響決定了1,5-HAT和β-斷裂的選擇性(圖4c)。較小的φ值使O3靠近C15,加速1,5-HAT;ψ和φ組合影響NBO電荷,電荷越大,HAT越快。結果發現,ψ=–70°和φ=–30°最有利于1,5-HAT。  

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圖5. 通過虛擬庫選擇輔助導航化學空間
(圖片來源:Nature

總結

Scripps研究所的Ryan A. Shenvi教授課題組建立了一個虛擬庫,其中包含后期中間體類似物,對這些類似物根據反應性進行分類并改變了合成途徑,可高效實現25種picrotoxanes的簡潔合成。 

在計算機輔助合成規劃(CASP)中,關注個別反應的可行性代表了特異性與覆蓋率或分辨率與速度之間的權衡,這對于復雜分子來說是有意義的,因為慢步驟是合成而不是設計。預先探索關鍵中間體類似物將任何合成的主要活動提前到設計階段,這雖然延長了設計時間,但總體上節省了時間。這種方法在基于轉化的策略受到限制時最為合理,該策略通過識別一個或多個關鍵中間體來應對EXTGT樹的指數“一變多”問題。隨著計算能力和軟件的進步,“準確預測反應結果”這一目標變得可以實現,并導致了本文描述的虛擬庫搜索,并簡潔合成了25種picrotoxanes。本文的目標是探索這些化學類型作為選擇性離子通道抑制劑,本文的許多同系物缺乏不穩定的C11內酯,可能證明是擾亂GABA能信號傳導的有用線索。這些簡潔的合成使得徹底探索picrotoxane化學空間成為可能。

本文的解決方案涉及一個單獨的預測模塊,用于數據庫表示較少的步驟:只需5個實驗數據點即可進行準確的DFT基準測試。這種方法不僅有效,還反映了多步合成活動的現實情況,通常探索(非虛擬)類似物庫以達成最終的目標生成模板(TGT)。

文獻詳情:

Total synthesis of twenty-five picrotoxanes by virtual library selection. 
Chunyu Li (李春雨) & Ryan A. Shenvi*. 
Nature2024
https://doi.org/10.1038/s41586-024-08538-y

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