新聞動(dòng)態(tài)
酰胺鍵的構(gòu)建廣泛存在于藥物活性分子、天然產(chǎn)物和生物大分子的合成中。因此，高效可靠的多肽縮合試劑在有機(jī)合成中至關(guān)重要。到目前為止，已開發(fā)出多種類型的多肽縮合試劑，并不斷拓展其應(yīng)用范圍，以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多樣的分子結(jié)構(gòu)需求。其中，TCFH-NMI組合便是一種“老樹新枝”的代表，該組合最初是用于含有手性中心的羧酸和非活性胺的酰胺化反應(yīng)，通過(guò)在反應(yīng)中原位生成高反應(yīng)性的N-?；溥蜴f鹽驅(qū)動(dòng)反應(yīng)的進(jìn)行（見下圖1），不僅具有優(yōu)異的立體選擇性，也實(shí)現(xiàn)了公斤級(jí)規(guī)模的生產(chǎn)（詳見高效酸胺縮合的黃金組合：TCFH-NMI）。
圖1
武田公司的一項(xiàng)研究顯示，在含水溶劑中使用TCFH-NMI組合能以高收率得到酰胺產(chǎn)物，揭示了該組合在含水溶劑中的應(yīng)用潛力?；诖耍贂r(shí)美施貴寶公司進(jìn)行了更深層次的研究：以水為主要反應(yīng)介質(zhì)的條件下，探索TCFH-NMI酰胺化的適用范圍和適用條件。
該公司針對(duì)TCFH-NMI組合在含水介質(zhì)中的應(yīng)用，探索并確立了通用操作步驟：將酸（500 mg， 1.0 eq）置于20 mL反應(yīng)瓶中，依次加入含水溶劑（水：85%，有機(jī)溶劑：四氫呋喃/乙腈/丙酮，15%）、胺（1.1-1.3 eq）和NMI（3.5 eq），最后分三批加入TCFH（3*0.5 eq），批次間隔為10分鐘，加完后反應(yīng)30 min。
1. 溶劑影響
含水量影響：反應(yīng)通常在85%的含水量下進(jìn)行，對(duì)部分化合物而言，在含水量≤50%時(shí)，隨含水量的增加，反應(yīng)轉(zhuǎn)化率降低；而當(dāng)含水量超過(guò)85%時(shí)，反應(yīng)轉(zhuǎn)化率跟純乙腈作溶劑時(shí)相當(dāng)。
有機(jī)溶劑的選擇：丙酮，四氫呋喃和乙腈可相互替代，其中丙酮作為共溶劑效果更優(yōu)，其他水溶性有機(jī)試劑也可嘗試，占比為15%。
2. 堿的用量
NMI當(dāng)量（2.1和3.5 eq）對(duì)轉(zhuǎn)化率和差向異構(gòu)化均無(wú)顯著影響。
Richard J. Fox和Dung L. Golden等人用武田制藥公布的方法嘗試合成一個(gè)腫瘤藥物中間體（見下圖2），但轉(zhuǎn)化率低于40%，即使更改有機(jī)溶劑和添加表面活性劑也無(wú)顯著改善，推測(cè)歸因于異丙胺的空間位阻效應(yīng)，改用位阻較小的胺（如苯胺衍生物）后，轉(zhuǎn)化率顯著提高。
圖2
因而，該團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步對(duì)多種胺類化合物和羧酸進(jìn)行了系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)，總結(jié)了以下規(guī)律：
1. 胺類化合物
在水溶液中采用TCFH-NMI進(jìn)行縮合反應(yīng)，底物位阻越大，反應(yīng)轉(zhuǎn)化率越低。通過(guò)對(duì)20種胺類化合物與4種羧酸進(jìn)行酰胺化的試驗(yàn)（見下圖3），得出以下規(guī)律：
芳香胺：含有弱吸電子基和給電子基轉(zhuǎn)化率都很高；含強(qiáng)吸電子基則轉(zhuǎn)化率較低；
脂肪胺：適用于強(qiáng)親核性胺。
圖3
另外，當(dāng)使用氨作為反應(yīng)底物時(shí)，含水條件下（85%水）反應(yīng)效果較差，可能與氨在水中會(huì)形成氫鍵，導(dǎo)致其親核性降低有關(guān)，當(dāng)乙腈和水占比相當(dāng)時(shí)，轉(zhuǎn)化率明顯提升。
2. 羧酸
除了空間位阻同胺類化合物一樣，會(huì)對(duì)反應(yīng)產(chǎn)生負(fù)面影響外，羧酸的pKa和取代基的電子效應(yīng)亦是影響反應(yīng)結(jié)果的關(guān)鍵因素。
pKa
在pKa 3.0-5.0的范圍內(nèi)，基本遵循pKa值越大，反應(yīng)效果越好，其中在3.8-5.0范圍內(nèi)，轉(zhuǎn)化率可達(dá)90%以上（見圖4）。
圖4
電子效應(yīng)
通過(guò)對(duì)23種不同的羧酸與芐胺反應(yīng)進(jìn)行Hammett式研究，結(jié)果顯示：
取代基為中等電子取代基（包括吸電子和給電子）和中性取代基時(shí)，轉(zhuǎn)化率最高（＞80%）；為強(qiáng)吸電子取代基時(shí)，轉(zhuǎn)化率稍低（60-80%）；為強(qiáng)給電子取代基時(shí)，反應(yīng)轉(zhuǎn)化率很差（＜40%）。
優(yōu)秀的縮合試劑或反應(yīng)體系，需同時(shí)兼顧高反應(yīng)效率和優(yōu)異的立體選擇性，該團(tuán)隊(duì)以芐胺與不同的氨基酸和肽進(jìn)行差向異構(gòu)化實(shí)驗(yàn)，其中N-Boc-苯丙氨酸和N-Boc-苯甘氨酸均取得了優(yōu)異的轉(zhuǎn)化率以及er（對(duì)映體比率）值＞99.9:0.1。然而，二肽與不同的胺進(jìn)行測(cè)試時(shí)，er值卻很差，猜測(cè)是因?yàn)槎脑诜磻?yīng)過(guò)程中形成了易被消旋的噁唑酮中間體。
1. 克級(jí)規(guī)模
該團(tuán)隊(duì)不僅對(duì)篩選反應(yīng)底物進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，還進(jìn)行了克級(jí)規(guī)模的放大，在丙酮/水=15%/85%體系中，進(jìn)行五組不同的羧酸和胺類化合物的反應(yīng)，所得產(chǎn)物純度高，且過(guò)程質(zhì)量強(qiáng)度（PMI）遠(yuǎn)低于行業(yè)平均值，生產(chǎn)效率高，展現(xiàn)出很好的生產(chǎn)潛力。
2. 活性分子合成
為進(jìn)一步驗(yàn)證該試劑在含水體系中的應(yīng)用價(jià)值，此團(tuán)隊(duì)將該體系應(yīng)用于Linrodostat，奧拉帕尼，利伐沙班類似物，尼洛替尼，伊馬替尼等活性分子的合成， 除了尼洛替尼因反應(yīng)底物溶解度差，體系粘稠等原因?qū)е滦Ч钔?，其余均已?yōu)異的收率和純度得到目標(biāo)化合物。
文章開頭提到了TCFH-NMI的作用機(jī)制是通過(guò)形成活性N-酰基咪唑鎓鹽，促進(jìn)反應(yīng)的進(jìn)行。而在含水體系中，此組合的反應(yīng)效率取決于反應(yīng)路徑即生成N-酰基咪唑鎓鹽和非反應(yīng)水解路徑的平衡（見下圖5），當(dāng)羧酸存在強(qiáng)吸電子基團(tuán)或強(qiáng)給電子基團(tuán)、胺類化合物含有很弱的給電子基團(tuán)，以及兩者位阻較大時(shí)均會(huì)降低反應(yīng)路徑的速率，從而使非反應(yīng)路徑的占比提高，降低產(chǎn)物的收率。
圖5
該團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)預(yù)測(cè)TCFH-NMI組合在含水體系中進(jìn)行酰胺化反應(yīng)的轉(zhuǎn)化率，包括羧酸和胺的立體和電子特性，通過(guò)交叉驗(yàn)證和獨(dú)立驗(yàn)證集評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能。結(jié)果表明，該模型在預(yù)測(cè)此組合酰胺化轉(zhuǎn)化率方面表現(xiàn)良好。
總的來(lái)說(shuō)，該團(tuán)隊(duì)研究了超過(guò)100例使用水作為主要反應(yīng)溶劑的TCFH-NMI酰胺化案例，綜合數(shù)據(jù)表明，這種組合在含水體系中是可行的，且在許多情況下可以高效、可直接分離得到產(chǎn)物，但該反應(yīng)體系并非是一個(gè)適用于所有底物組合的解決方案。盡管如此，但該項(xiàng)工作為推動(dòng)水相縮合反應(yīng)及其他有機(jī)反應(yīng)在含水介質(zhì)中的應(yīng)用提供了借鑒和啟發(fā)。
蘇州昊帆生物股份有限公司（股票代碼：301393.SZ），成立于2003年，總部位于蘇州市高新區(qū)，是一家為全球醫(yī)藥研發(fā)及生產(chǎn)企業(yè)提供特色原料的國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)。產(chǎn)品主要應(yīng)用于多肽、核苷酸和醫(yī)藥合成等領(lǐng)域，產(chǎn)品范圍涵蓋特色酰胺鍵構(gòu)成用縮合劑、保護(hù)劑、鏈接劑、抗體偶聯(lián)藥物用蛋白質(zhì)交聯(lián)劑、分子砌塊、脂質(zhì)體、磷試劑等種類。目前已累計(jì)研發(fā)生產(chǎn)各類產(chǎn)品達(dá)1500多種。
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參考文獻(xiàn)：
[1] Fox, R. J.; Golden, D. L.; Chartrand, C. C., et al. Tetramethylchloroformamidinium Hexafluorophosphate?N?Methylimidazole Amidation in Water: Successes, Limitations, and a Regression Model for Prediction [J]. Org. Process Res. Dev., 2025.
