联手诺奖得主！华东理工大学Angew：宿主导向策略，高效发现大环宿主适配的动态共价客体

动态共价化学与主-客体识别是构建自适应分子系统和功能材料的两种互补工具。然而，将二者有效整合一直面临巨大挑战，其核心瓶颈在于缺乏通用且高效的策略来发现与特定大环宿主兼容的动态共价客体。传统的客体设计通常依赖分子建模或对接来评估候选结构，随后进行合成和结合亲和力实验测定，这一流程不仅耗时耗力，且对分子设计的直觉和经验要求极高。尽管动态组合库（DCLs）提供了一种基于可逆共价键形成、交换和重排的互补策略，能够通过自选择从高多样性库中快速富集优势结构，但在实际操作中，引入大环宿主后，原本已十分复杂的动态组合库的核磁共振（NMR）信号会出现严重重叠、位移和宽化，使得定量分析变得异常困难，严重制约了该方法的广泛应用。

针对上述挑战，华东理工大学曲大辉教授、顾睿锐副教授团队与诺贝尔化学奖得主Jean-Marie Lehn教授合作，提出了一种宿主导向的筛选策略，可直接从动态组合库中识别最优的亚胺客体。该策略通过向动态组合库中添加大环宿主（柱[5]芳烃），利用选择性的主-客体结合驱动热力学控制的库组分重新分布，从而实现优势客体的显著组成放大。研究团队建立了一套包括激活、络合、失活、置换和读出五个步骤的一锅法工作流程，结合简单的核磁共振波谱进行定量分析，成功实现了对柱[5]芳烃宿主适配的动态共价亚胺客体的高效筛选，并获得了高达(2.2 ± 0.1)×10³ M⁻¹的缔合常数。该工作为耦合分子识别与动态共价系统的适应性设计提供了实用策略。相关论文以“Host-Directed Discovery of Dynamic-Covalent Guests From Dynamic Combinatorial Libraries”为题，发表在Angew上。

示意图1 针对给定宿主的客体筛选流程示意图。(a) 计算辅助筛选利用分子建模或对接来评估候选结构并确定其优先级，随后进行合成和结合亲和力的实验测定，并对最有前景的候选者进行后续结构优化。(b) 本研究所开发的基于动态组合库（DCL）筛选方案的能量示意图，其中宿主导向的组分重新分布通过热力学控制的组成放大作用，实现了最优客体的识别。

示意图2. 一锅法筛选动态共价亚胺客体与柱[5]芳烃宿主的流程示意图。工作流程包含五个步骤：（i）活化——加入胺催化剂促进亚胺交换并生成DCL；（ii）络合——引入柱[5]芳烃诱导宿主导向的库重新分布；（iii）失活——加入Boc₂O淬灭胺催化剂以锁定库分布；（iv）置换——加入丁二腈解离主-客体复合物并释放亚胺组分；（v）读出——通过NMR分析确定库分布。平行对照样品经历相同流程但省略步骤（ii）（络合）。两组数据对比可量化库的组成变化并鉴定被宿主结合放大的最优客体。

研究团队首先构建了一个代表性的[2×2]小型动态组合库DCL1，由四个亚胺组分（A1B1、A1B2、A2B1、A2B2）组成，以验证其筛选策略的有效性。在加入乙基柱[5]芳烃（EtP[5]）后，经过充分平衡，他们通过其五步工作流程（活化、络合、Boc₂O介导的失活、丁二腈竞争性置换和NMR读出）锁定了库的分布状态。结果显示，空白对照样品的分布为25.0%、23.2%、29.8%和22.0%，而经宿主处理后的样品分布变为36.5%、13.7%、18.1%和31.7%，其中A2B2被显著放大（从29.8%增至36.5%），而带有3,5-二叔丁基和苄基等大位阻基团的A1B2和A2B1则因空间位阻被消耗。有趣的是，同时带有两个大位阻取代基的A1B1也出现了增加，这源于动态组合库中与优势组分A2B2的拮抗关系。这一结果证实了宿主结合确实能驱动库平衡向优势客体方向移动，验证了该筛选方案的可行性。

图1：DCL1的组成与筛选结果。a）DCL1中四个亚胺组分的化学结构；b）有无EtP[5]处理时DCL1的¹H NMR读出谱图；c）本工作所研究的两种柱[5]芳烃宿主的化学结构；d）空白对照组和e）EtP[5]处理组的DCL1组成分布；f）EtP[5]诱导的DCL1组成变化。图中清晰显示A2B2被显著放大，而含大位阻基团的组分被消耗。

在验证了策略的可行性后，研究团队将库规模扩大至[4×4]格式（DCL2），包含16个亚胺组分，以验证其在中等复杂度库中的筛选通量和可靠性。他们同时比较了两种不同边壁修饰的柱[5]芳烃宿主：带有十个乙基的EtP[5]和带有两个三氟甲磺酸酯基团的MeP[5]OTf。¹H NMR读出谱图显示，EtP[5]优先放大含对氟苯环的A2B2，而MeP[5]OTf则优先放大含呋喃环的A3B2，两种宿主均对含有氨基丙腈单元（B2）的亚胺表现出明显的结合优势。通过独立的核磁滴定实验，研究团队测得A2B2与EtP[5]的缔合常数为258 ± 9 M⁻¹，A3B2与MeP[5]OTf为29 ± 1 M⁻¹。值得注意的是，含三唑环的组分（A4B2）对两种宿主的结合均最弱（对EtP[5]仅126 ± 3 M⁻¹），这可能归因于其氮原子在柱芳烃空腔内的不利空间排列。这些结果表明，宿主边壁的微小结构变化即可显著影响其客体选择性。

图2：DCL2的筛选结果。a）DCL2中16个亚胺组分的结构；b）空白、EtP[5]处理和MeP[5]OTf处理条件下DCL2的¹H NMR读出谱图；c）EtP[5]和d）MeP[5]OTf诱导的DCL2组成变化（深红色表示强组成放大，即优先宿主结合）；e）从DCL2中鉴定的两个优势亚胺客体与EtP[5]和MeP[5]OTf的缔合常数。图中可见A2B2和A3B2分别被两种宿主优先放大。

当库规模进一步扩展至[5×5]（DCL3，25个组分）时，¹H NMR的严重信号重叠已难以满足准确定量要求。为此，研究团队巧妙地转向¹⁹F NMR波谱，利用含氟构建单元在宽化学位移范围内产生清晰可辨的信号。DCL3基于DCL2中表现最优的对氟苯甲醛（A2）设计，引入了五种含氟芳香醛和五种胺。令人欣喜的是，25个组分在-105至-132 ppm范围内呈现了25个完全分离的尖锐信号，实现了对整个库的直接精准定量。筛选结果显示，含有苯氧基-氟取代结构的A5B2在EtP[5]和MeP[5]OTf两种宿主条件下均表现出最强的组成放大，其与EtP[5]的缔合常数达273 ± 5 M⁻¹，远高于DCL2中A2B2的258 ± 9 M⁻¹。独立结合实验进一步证实，A5B2的结合强度确实显著优于其他组分（A6B2与EtP[5]的缔合常数仅为31 ± 1 M⁻¹）。这一结果不仅展示了¹⁹F NMR在高通量筛选中的独特优势，也表明该筛选策略对先验分子设计直觉的依赖性较低——A5B2中较大的苯氧基取代基并未如直觉预期那样阻碍结合，反而增强了亲和力。

图3：DCL3的¹⁹F NMR筛选。a）DCL3中25个组分的结构；b）空白、EtP[5]处理和MeP[5]OTf处理条件下DCL3的¹⁹F NMR谱图（25个信号完全分离）；c）EtP[5]和d）MeP[5]OTf诱导的DCL3组成变化；e）从DCL3中鉴定的优势客体A5B2和A7B2与两种宿主的缔合常数。图中25个清晰可辨的¹⁹F信号展示了该技术在高通量筛选中的卓越分辨率。

为了进一步提升筛选可靠性并避免动态组合网络中的拮抗效应导致弱结合组分被误判为优势客体，研究团队设计了[2×10]库结构（DCL4）。该设计将10种含氟芳香醛（Ax）分别与氨基丙腈（B2，候选通道）和苄胺（B1，参比通道）结合，形成20个亚胺组分。由于候选通道内所有组分共享相同的胺（B2），游离胺结合差异带来的偏倚在通道内部被归一化；而苄胺衍生物（B1系列）因位阻效应与宿主结合较弱，被指定为监测拮抗效应的参比通道，其组成变化不参与候选排名。利用¹⁹F NMR对DCL4进行筛选后，研究团队发现了两个结合能力显著提升的新型亚胺客体：A13B2（3,5-二氟苯甲醛衍生物）和A12B2（对三氟甲基苯甲醛衍生物），它们分别以(2.2 ± 0.1)×10³ M⁻¹和431 ± 17 M⁻¹的缔合常数位居前两位。A13B2的高亲和力来源于其3,5-二氟取代模式，DFT理论计算和单晶结构均证实该结构能与EtP[5]空腔形成多个有利的C-H···F弱氢键相互作用，而A12B2中三氟甲基的强吸电子效应也增强了与宿主富电子空腔的相容性。相比之下，所有亚胺与MeP[5]OTf的结合均较弱（A13B2仅67 ± 4 M⁻¹），归因于氟代宿主与含氟客体之间的不利静电排斥。

图4：DCL4的[2×10]筛选与高亲和力客体的发现。a）DCL4中20个组分的结构；b）三种条件下DCL4的¹⁹F NMR谱图；c）EtP[5]和d）MeP[5]OTf诱导的DCL4组成变化；e）优势客体A12B2和A13B2与两种宿主的缔合常数。A13B2以(2.2 ± 0.1)×10³ M⁻¹的缔合常数成为本工作发现的最强结合客体。

为进一步探究主-客体相互作用的本质，研究团队对筛选出的高亲和力亚胺（A2B2、A12B2、A13B2）与EtP[5]的复合物进行了系统的谱学、理论计算和晶体学表征。二维NOESY谱图清晰地显示了客体的芳香质子与宿主乙基链质子之间存在空间邻近性，证实了客体被封装于宿主空腔内部。¹H NMR滴定实验表明，络合后客体的亚胺质子信号发生位移和宽化，其中A13B2的亚甲基质子甚至位移至0.03和-1.11 ppm的极端高场，表明其受到强烈的磁屏蔽效应，印证了紧密的包结结构。¹⁹F NMR显示络合后化学位移发生方向各异的变化——A2B2和A13B2表现为高场位移，而A12B2则出现低场位移，后者可能源于C-H···F氢键的形成。DFT优化结构进一步揭示了A13B2能与EtP[5]形成更多且分布更有利的C-H···F短接触，这与其远高于其他客体的缔合常数相吻合。更重要的是，研究团队成功获得了A2B3@EtP[5]和A13B2@EtP[5]的单晶结构，从原子层面直接证实了亚胺客体被封装于EtP[5]空腔。有趣的是，晶体中的络合几何与DFT预测有所差异——氟原子更接近相邻主-客体单元中EtP[5]的乙基链氢（F···H-C距离为2.8 Å），形成了类似超分子聚合物的堆积模式，这可能是晶体堆积效应的结果。

图5：主-客体相互作用的多种表征手段。从左至右分别为A2B2、A12B2和A13B2三种亚胺与EtP[5]的复合物表征。a）NOESY谱图显示客体的芳香质子与宿主的乙基链质子间存在清晰的空间邻近性；b）¹H NMR谱图显示络合后亚胺质子信号发生位移和宽化；c）¹⁹F NMR谱图显示络合后化学位移变化；d）DFT优化得到的复合物几何结构；e）A2B3@EtP[5]和f）A13B2@EtP[5]复合物的单晶结构和堆积模式，证实了亚胺客体被封装于EtP[5]空腔内部。

【总结与展望】

本研究成功建立了一种基于动态组合库的一锅法筛选策略，用于高效发现柱[n]芳烃宿主的动态共价亚胺客体。该工作通过精心设计的工作流程——包括交换活化、宿主导向平衡、Boc₂O介导的失活、丁二腈竞争性置换和NMR读出——有效解决了宿主结合导致的谱图干扰这一核心难题。¹H NMR适用于低复杂度库的筛选，而¹⁹F NMR则为[5×5]和[2×10]等大尺寸库提供了卓越的分辨率和通量。[2×n]库设计将候选通道与参比通道分离，有效降低了游离胺浓度差异和拮抗效应带来的误判风险，为未来的动态组合筛选提供了实用的设计原则。经过三个库的逐步筛选，研究团队成功获得了缔合常数高达(2.2 ± 0.1)×10³ M⁻¹的高亲和力亚胺客体A13B2。光谱学、理论计算和晶体学研究表明，亚胺客体的细微结构变化即可导致结合行为和固态组织的显著差异，突显了柱芳烃基识别对客体几何构型和取代模式的敏感性。尽管该工作目前仅限于亚胺基动态共价客体，但它为主-客体导向的客体筛选框架提供了概念验证，并可望扩展至其他动态共价键体系和不同的大环宿主系统。研究团队提出的三项实用建议——库组分应含易于区分的谱学报告基团、引入含氟构建块以实现高分辨¹⁹F NMR定量分析、以及平衡后需淬灭交换并解离复合物——为该方法的应用推广奠定了坚实基础。该策略有望促进超分子识别与动态共价系统的深度融合，在自适应分子组装、超分子聚合和功能高分子设计等领域开辟新的机遇。