简单的工具可以促进发现新的机械响应材料

由于机械响应性分子能够在力的作用下发生物理或化学变化，对机械响应性分子的探索不断扩大这些分子在材料科学、有机合成和制药领域的实际应用。

几年前，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的化学家们(包括 Jeffrey Moore 教授和研究生 Yunyan Sun)发现了一种机械响应性分子，它在机械力的作用下可以释放出可控量的一氧化碳，这种分子可能被用作人体疾病治疗的药物。

这种被称为 NEO 的分子依赖于碳碳键的断裂，这种断裂在各种机械化学转化中很常见。但研究机械响应性分子的一大挑战是理解和预测断裂 C-C 键的反应性。

通常，由于推或拉等力的矢量性质不可预测，这需要大量的实验和计算。

由 Moore 和 Sun 以及麻省理工学院和杜克大学的研究人员组成的研究团队开发出了一种简单而直观的工具，可以在设计机械响应性分子时无需冗长的实验和计算就能预测 C-C 键的反应性。

他们在《化学》杂志上发表的论文“张力活化碳-碳键”解释了他们在该工具上的工作，该工具报告了一种新的计算模型及其实验验证。

据研究人员介绍，该工具最终可以发现新的机械响应材料，增进对结构-反应性关系的理解，从而推动机械化学领域的进步。

孙教授介绍，该工具源自莫尔斯势，这是一种表示双原子分子势能的原子间相互作用模型，也是大一学生熟悉的经典化学模型。

“这是一个非常非常简单的推导。每个人都可以做到，”孙教授谈到这个称为键活化张力模型(TMBA)的助记工具时说道。

左图为孙云燕和 Jeffrey Moore，图中为“键活化张力模型”(TMBA)的示意图。TMBA 是一种直观的工具，可以在设计机械响应性分子时预测 CC 键的反应性。图片来源：伊利诺伊大学香槟分校化学系

通过构建恢复力三角，TMBA使用两个易于计算的参数——有效力常数和反应能——作为控制机械化学动力学的关键分子特征，捕捉复杂分子中 C-C 键的机械化学活化。

它们的三角形有助于理解复杂的计算，并将结果转化为有用的信息。

“这些计算在数量上是准确的，但很难直观地理解。我们的三角形是一种从结果中寻找分子特征和洞察力的方法，因此可以更好地理解这个计算模型告诉你的内容，”摩尔解释说。

孙正义表示，提供像这样的直观工具非常重要。

“总有一些高级的复杂计算能在某种程度上帮助你预测和理解事物，但在大多数情况下，从这些开始并不是特别有用。你需要一些直观而简单的东西来帮助你，帮助指导你设计机械响应性分子。我们的模型确实能帮助你理解复杂计算的进展，但你只能看到结果，”孙说。

这项研究的共同作者、麻省理工学院化学工程与化学教授 Heather J. Kulik 实验室的博士后研究员 Ilia Kevlishvili 表示，化学教学和理解使用简化的模型，将复杂的相互作用归结为简单易懂的概念。

凯夫利什维利表示，目前已经开发出各种模型来描述从分子结构(路易斯结构)、反应热力学(HSAB)和动力学(哈蒙德假设、马库斯理论、伍德沃德-霍夫曼规则)等各种事物。

“同样，我们开发了一个简单的框架来合理化和理解机械活化键的反应性，它既易于理解又具有定量信息，”Kevlishvili 解释道。

“该模型本身可用于发现新的反应模式，从而产生新的功能材料。此外，生产性机械化学的概念相对较新，提供一个易于理解的模型来说明机械应力如何导致精确的反应性非常重要。”

这项研究的灵感源自 Sun 和 Kevlishvili 对一系列 NEO 机械响应性分子的研究，他们注意到一种意想不到的反应趋势。深入研究后，他们意识到可能存在一些关键参数与某些机械响应性分子的共同趋势相关。

“然后我们开始怀疑这种趋势是否可以推广到更普遍的机械响应性分子的情况，然后我们开始怀疑这背后是否存在更根本的东西可以帮助整个机械化学领域，”孙说。

摩尔表示，最初的想法最终促成了与麻省理工学院和杜克大学研究人员的良好合作，这两所大学是分子优化网络化学中心 MONET 的合作伙伴。摩尔表示，其中一些概念源自杜克大学史蒂夫·克雷格教授实验室的想法。

“在这种情况下，CCI 的概念确实发挥了作用，”摩尔说。

研究人员通过大量的实验和计算，研究了四种 NEO 机械响应性分子，确定了两个关键的分子特征，并创建了它们的线性模型，该模型准确预测了 30 多种已知机械响应性分子中 C-C 键活化所需的转变力。

他们的工作成果代表了一种高度可用的工具，可用于大规模筛选，以预测机械化学反应性 C-C 键在机械响应性载体设计中的应用。

凯夫利什维利表示，像 MONET 这样的 CCI 提供了巨大的机会，将不同领域的专业知识聚集在一起。

“这个项目是我第一次接触机械化学领域，但由于我与 Yunyan、Jeff 和 Steve 密切合作，所以我没有错过任何细节，很快就赶上了进度。这项工作之所以能够完成，是因为多个团队齐心协力，因为从每个团队获得的每一条数据对于构建 TMBA 框架都至关重要，”Kevlishvili 说道。

杜克大学化学教授 Stephen L. Craig 和杜克大学实验室研究分析师 Tatiana Kouznetsova 为该项目提供了一系列机械化学反应的单分子研究。Craig 表示，他很欣赏 Sun 和 Kevlishvili 在这项工作中成功地将他们自己的观点和互补的技术方法结合在一起。

克雷格表示：“很高兴能参与这次合作。我很期待看到这种方法是否能为发现高效的机械响应分子提供一条有效途径。”

此外，摩尔表示，他们的模型被提炼为非常易于教授的东西，其概念框架将来可以成为教科书知识。

他说：“由于其可教性，它可以将学生的理解提升到从大一开始就可以教授的水平。”

“你一直认为 C–C 键是不可摧毁的，但事实并非如此。如果你设计分子时恰到好处，可以给该键施加力，如果你将其拉伸到某个点，并且有另一种反应途径可用，它可能会采取那种途径，你会得到一种新的化合物或可能具有新的功能。”