從機器學習到量子計算，從電合成到酶催化到流動化學，從分子機器到單個分子生長……這些都給2017年的化工科研界帶來了驚喜。近日，美國化學會旗下《C&EN》雜志評選出了幾項化學領域的重大研究進展。本刊編輯部對其進行編譯，以饗讀者。

用機器推動化學預測

2017年機器學習和量子計算方面的一些發展大幅推動了科學發現。包括巴斯夫和陶氏化學公司在內的化學公司與IBM和慧與公司(Hewlett Packard Enterprise ，從惠普公司中拆分出來的公司）等計算機巨頭結成了聯盟，以加快垂直領域商業應用的腳步。機器學習是指使計算機能夠超越嚴格的編程指令，從決策中學習、實施決策并根據大量數據進行預測的算法。在化學方面，華盛頓大學的David Baker及其同事報告稱他們已經使用這種技術來確定600個結構未知的蛋白質家族的三維構象。某國際小組則利用這種方法使計算機能夠根據化合物的分子結構預測其氣味。這種對嗅覺認知的學習，有一天可能使香料行業受益。

在一些研究人員推動傳統計算機的化學預測功能的同時，IBM、微軟和谷歌的科學家們推動了量子計算機的發展。與使用晶體管和存儲器單元來處理近似電子波函數的1和0的傳統機器不同，量子計算機使用磁元件或稱為量子位的其他類型的雙狀態量子系統來表示波函數，作為電子能量和電子態的疊加。該策略意欲使量子計算機能夠計算傳統計算機無法勝任的復雜分子的特性，雖然這僅僅是推測，但2017年IBM的研究人員通過用一個7量子位計算機計算出氫化鋰和氫化鈹的基態能量，使這項研究取得了里程碑式的突破。

電合成為化學家充電

2017年，電化學有機合成成為追求更安全、更環保、更廉價的有機合成工藝領域的新寵。

盡管電化學合成已經很成熟，但化學家一直不愿將其用于常見的有機反應，如C-H活化或芳烴交叉偶聯，他們認為這種方法過于繁瑣或昂貴。但該技術自2015年以來一直處于上升趨勢，并于今年全面爆發。華盛頓大學圣路易斯分校的 Kevin D. Moeller評論道：“合成化學家長期以來將電化學視為少數人做有趣反應的一個領域，這些反應對其他人來說難以重復。但這種觀點正在改變：該領域的受歡迎程度正在急劇上升。”在有機合成中，當用電流作為替代試劑時，就能避免使用有毒或危險的試劑、保護基團和有機合成中常用的催化劑。此外，電合成可以減少或消除反應器冷卻或加熱工序，減少能源消耗。

當今，有機合成化學家正面臨著制造越來越復雜分子的挑戰，與此同時還要確保比以前更環保、更加可持續、更安全并且更有成本效益。德國美因茨大學科研團隊與贏創工業集團（Evonik Industries）的研究人員合作，開發了一種用于交叉偶聯反應的一步法電合成，以制備重要的化學中間體聯芳基二醇和二胺。電合成代表了一種顛覆性的技術，將成為行業游戲規則的改變者。除了推動開發新的電化學反應，學術研究小組還為有機合成組織開發了用戶友好的儀器。

2017年，加州斯克利普斯研究所（Scripps Research Institute）的 Phil S. Baran團隊多次使用電合成制備萜（Terpene）類化合物，并幫助IKA建立了電化學合成系統的現代化版本ElectraSyn 2.0。

酶發現進入新時代

酶在化學研究和化工領域扮演重要角色。2017年，基于酶的前沿研究爆發。一方面，科學家對酶進行模擬合成和修飾，另一方面，大量新型酶被發現。這些酶在生物催化和合成生物學等領域被廣泛應用。2017年的進展包括改進的烯烴氧化、脂肪酸脫羧和芳烴烷基化。搜索顯示，《C＆EN》 2017年大約有200篇文章報道了酶，每期大約四篇文章，其中有許多是關于前沿發現。哈佛大學的Emily P. Balskus認為：“我們正在進入發現酶的新時代。要增加生物催化及合成生物學涉及到的分子類型，需要不斷發掘新的酶。”

《C＆EN》評選的2017年關于酶最為矚目的研究有：

① 哈佛大學Balskus研究小組精心研究了藍藻用來合成芳香天然產物cylindrocyclophanes的酶。Balskus及其合作者發現的一種酶CylK，用來自烷基鹵的烷基裝飾芳香環。另一種酶CylC有助于生成需要進行CylK反應的烷基氯化物。

② 加州理工學院的弗朗西斯·H·阿諾德（Frances H. Arnold）和同事們采用了一種叫作定向進化的技術，來開發一種效果更好的反馬爾科夫尼科夫酶。定向進化是一種迭代的蛋白質突變和篩選過程，賦予酶本身所沒有的能力。阿諾德的研究小組確定了12個氨基酸取代（紅色圓圈），將一種名為P450LA1的常規烯烴氧化酶轉化為主要為立體選擇性的反馬爾科夫尼科夫催化劑，促使催化效率提升幾百倍。

③ 由法國替代能源和原子能委員會的弗雷德·貝松（Fred Beisson）領導的一個小組發現，微藻擁有一種不尋常的酶，能利用光將脂肪酸脫羧轉化為烷烴或烯烴。研究人員研究了合成碳氫化合物的微藻、但這些微藻沒有通常執行該任務的酶的基因。通過純化來自微藻的酶，他們鑒定了脂肪酸光脫羧酶。這種具有前所未有活性的酶可將脂肪酸轉化成14-18碳烷烴或烯烴。

流動化學（FLOW CHEMISTRY）

進軍制藥業

近年來，連續反應工程在學術界取得了穩步發展。2017年，連續化學合成法（用管子和T型接頭反應器取代了用于批量反應的燒瓶和攪拌棒）成功進軍制藥行業。禮來公司的化學家使用連續反應作為一種更安全、更快、更廉價的方法，合成出了化療候選藥物。該合成方法最值得關注的部分是，禮來公司的化學家將連續工藝的最后階段與質量控制系統聯系起來，達到了cGMPs標準。

此外，流動化學公司Snapdragon與輝瑞公司合作，準備制備一種高反應活性試劑allenyllithium，用于制備重要的藥物中間體。Snapdragon還與Johnson Matthey（一家領先的藥品化學藥品供應商）達成了一項協議，將在用于藥品生產的流動化學方面進行合作。

小機器的大動作

自20世紀80年代以來，化學家們一直在創造分子機器——單個分子，類似于電機、轉子，甚至微型汽車。作為2016年諾貝爾化學獎的新寵，轉子、鉆頭、滑輪更多地被研究人員付諸于研發中。分子機器在2017年繼續成為頭條新聞并不令人意外，包括加強型電機轉子組合，旨在提升電池性能的聚合物滑輪，以及世界上第一款納米級賽車。從分子泵到重塑聚合物的巧妙設計，反映了分子機器如何帶來響應性和適應性行為，從而實現了眾多潛在應用。

在世界首場納米賽車比賽中，真正的賽車手可能根本就不需要動，因為這些小賽車是以納米級測量的，其賽道必須用掃描隧道顯微鏡來觀察。在這場競技中，Nanoprix團隊獲得了頂級獎項，他們的偶極賽車擁有獨特的低粘附分子車輪、炔基車軸、芳基底盤，以及車前后端的偶極功能。

萊斯大學詹姆斯·M·圖爾（James M. Tour）領導的科學家們把紫外光激活的分子馬達變成了可以穿透細胞膜的小鉆孔，即讓足夠的電動機鉆入癌細胞中，以在幾分鐘內破壞細胞的完整性。圖爾表示，癌細胞不會像許多化療藥物一樣對分子馬達的運動產生抗性。

曼徹斯特大學的David A. Leigh和同事們構建了一種可編程的分子機器，它通過不對稱地向，α，β-不飽和醛底物中加入巰基和烯烴取代基，產生四種不同的產物。該機器具有一個臂和旋轉開關，可以在R立體化學的位置和S立體化學位置之間移動，具體取決于pH值。

斯特拉斯堡大學Nicolas Giuseppone領導的研究小組將兩種光激活分子機器結合在一起，創建了一種扭曲系統，可以將聚合物鏈纏繞并展開，從而形成一種根據照射在其上的光的波長而收縮和膨脹的材料。

由韓國科學技術研究院的Ali Coskun和Jang Wook Choi領導的研究人員開發了一種聚合物，當加入到硅陽極中時，可以減輕陽極在充電和放電時的應力，從而延長其壽命。聚合物成功的秘密是由線性聚合物聚丙烯酸共價連接到含有機械鍵的聚輪烷制成的網絡。在電池充電過程中，隨著硅陽極的膨脹，聚輪烷的環沿著鏈條自由滑動以消除應力，像滑輪系統那樣工作。

聚合物鏈生長的可視化

研究人員可以通過將聚合物鏈連接到玻璃載片上并結合到磁性顆粒上的釕催化劑上，然后用一對磁性鑷子牽引鏈來觀察開環聚合的等待——跳躍動態過程?？的藸柎髮W的研究人員在2017年首次實現了聚合單體聚合反應中聚合物鏈增長的實時可視化，為聚合物研究界帶來了驚喜。

由于分析技術的局限性，對于聚合單體在聚合反應中聚合物鏈如何生長的觀點一直不明朗。研究人員通常使用動態光散射等方法一次觀察聚合物樣品中的所有分子，然后從數據中提取有關鏈的大小分布和其他聚合物參數的信息。但是，這些數據并沒有得到光譜法的證實?？的螤栄芯啃〗M將其實驗方法與分子動力學計算機模擬結合起來，以便觀察聚合物生長?？的螤柎髮W的研究小組使用一對磁性鑷子，通過光學顯微鏡和光譜技術發現，單獨的聚合物鏈不像化學家所設想的那樣從催化劑上順利地連續生長，而是經歷連續的等待和跳躍步驟。能夠在聚合反應等重要反應中觀察動力學，并通過建模來理解動力學，這是一項激動人心的技術進步。