キラルブレンステッド酸触媒によるアルケンの不斉異性化反応の開発

使用手性布朗斯台德酸催化剂开发烯烃不对称异构化反应

• 批准号: 22K14672
• 负责人: 辻 信弥
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K14672/
• 关键词: 有機触媒; 不斉触媒; ブレンステッド酸; 炭化水素; 異性化

遷移金属触媒によるアルケンの不斉異性化反応は産業的にも用いられる優れた反応だが、一般的に基質適用範囲として配位可能なヘテロ原子を必要とすることに加え、高価な希少金属を触媒として用いなければならないという問題があった。本研究ではキラルブレンステッド酸を有機分子触媒として用いることにより、ヘテロ原子を持たないアルケンの不斉異性化反応の開発を目指す。本年度の研究としては、種々の基質および一連の不斉酸触媒を合成することで、基質、触媒、反応条件などについての詳細な検討を行った。その結果、シクロヘキサノン誘導体を基質として用いることで、良好な収率および中程度のエナンチオ選択性で反応が進行することを見出した。また本反応の触媒最適化の検討を加速させるにあたって機械学習によるモデル構築が役立つと考え、その枠組みを構築することにも成功した。具体的にはIDPi触媒によるアルケンの活性化を伴う不斉ヒドロアルコキシ化反応を題材として、検討を行った。種々の検討の結果、環状炭化水素置換基を多く含む触媒構造に最適化したような分子記述子を開発することにより、これまでの二次元記述子を用いた予測モデルよりも優れた相関が得られた。また、本予測モデルを用いることで中程度の選択性のデータから高選択性の触媒の構造を予測することに成功した。また自動合成装置による検討を組み合わせることで、実験から機械学習モデル構築までをシームレスに接続した枠組みを構築することに成功した。

具有过渡金属催化剂的烷烃的不对称异构化是一种极好的反应，可以在工业上使用，但是除了需要协调的杂原子作为底物应用外，还有一个问题，必须将昂贵的稀有金属用作催化剂。在这项研究中，我们旨在开发不包含杂原子的烷烃的不对称异构反应，而不是将手性br布作为有机分子催化剂。今年的研究是通过合成各种底物和一系列不对称酸催化剂的底物，催化剂，反应条件等详细进行的。结果，发现使用环己酮衍生物作为底物使反应以良好的屈服和中等的对映选择性进行。我们还认为，使用机器学习的模型构建对于加速对该反应的催化剂优化的调查非常有用，我们成功地构建了该框架。具体而言，该研究是对不对称羟基化反应进行的，并伴随着IDPI催化剂的烯烃激活。通过各种研究的结果，通过开发针对包含大量环状烃取代基的催化剂结构进行优化的分子描述符，比使用二维描述符获得了优质的相关性。此外，使用此预测模型，我们成功地预测了从中等选择性数据中预测高度选择性催化剂的结构。此外，通过使用自动合成设备结合研究，我们成功地创建了一个框架，该框架无缝地连接了从实验到机器学习模型的所有内容。

项目成果

マックスプランク石炭研究所(ドイツ)

马克斯·普朗克煤炭研究所（德国）

Predicting Highly Enantioselective Catalysts Using Tunable Fragment Descriptors**

使用可调片段描述符预测高度对映选择性催化剂**

• DOI: 10.1002/anie.202218659
• 发表时间: 2023
• 期刊: Angewandte Chemie International Edition
• 作者: Tsuji Nobuya;Sidorov Pavel;Zhu Chendan;Nagata Yuuya;Gimadiev Timur;Varnek Alexandre;List Benjamin
• 通讯作者: List Benjamin

ストラスブール大学(フランス)

斯特拉斯堡大学（法国）