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Phil S. Baran最新Nature:電催化脫羧偶聯(lián),實(shí)現(xiàn)復(fù)雜分子的簡(jiǎn)潔合成

來(lái)源:化學(xué)加原創(chuàng)      2023-10-08
導(dǎo)讀:近日,美國(guó)斯克里普斯研究所(The Scripps Research Institute) Phil S. Baran和Yu Kawamata課題組發(fā)展了一種基于自由基的Ni/Ag電催化α-取代羧酸的交叉偶聯(lián)反應(yīng),實(shí)現(xiàn)了一種直觀和模塊化的方法來(lái)構(gòu)建復(fù)雜分子。此新方法依賴于一種關(guān)鍵的銀添加劑(它可以在原位形成一個(gè)活性的銀納米顆粒涂層電極表面)以及調(diào)節(jié)鎳反應(yīng)活性的配體。此外,作者選擇合適的反應(yīng)條件和配體,可以以優(yōu)良的非對(duì)映選擇性實(shí)現(xiàn)此交叉偶聯(lián)過(guò)程。值得注意的是,為了證明這些反應(yīng)的應(yīng)用價(jià)值,作者實(shí)現(xiàn)了14種天然產(chǎn)物和兩種藥物相關(guān)分子的簡(jiǎn)潔合成。相關(guān)成果發(fā)表在Nature上,文章鏈接DOI:10.1038/s41586-023-06677-2。

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(圖片來(lái)源:Nature


正文

在現(xiàn)代合成化學(xué)中,逆合成分析通常是基于官能團(tuán)之間的極性關(guān)系原理來(lái)指導(dǎo)合成路線的設(shè)計(jì)。這種方法被稱為極性逆合成分析,通常將部分正電荷(親電)或負(fù)電荷(親核)分配給復(fù)雜分子中的不同組分,并斷開(kāi)相反電荷之間的化學(xué)鍵。雖然這種方法已被廣泛使用,但它們的實(shí)施通常需要采取一系列措施(如保護(hù)基團(tuán)的使用),以確保反應(yīng)得以精確的進(jìn)行。最近,美國(guó)斯克里普斯研究所Phil S. BaranYu Kawamata課題組發(fā)展了一種基于自由基的Ni/Ag電催化α-取代羧酸的交叉偶聯(lián)反應(yīng),從而能夠以一種直觀和模塊化的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜分子的構(gòu)建(Figure 1)。

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(圖片來(lái)源:Nature

為了實(shí)現(xiàn)此設(shè)想,作者必須克服兩個(gè)障礙:1)從反應(yīng)性上來(lái)說(shuō),有必要擴(kuò)大初始dDCC(doubly decarboxylative cross coupling)的范圍,以兼容含有α-雜原子官能團(tuán)化的底物;2)從立體選擇性上來(lái)說(shuō),需要實(shí)現(xiàn)高非對(duì)映選擇性的偶聯(lián)過(guò)程。

首先,作者選用脯氨酸衍生物8和甘氨酸衍生物9作為模板底物進(jìn)行反應(yīng)探索。當(dāng)使用第一代dDCC反應(yīng)條件時(shí),僅以8%的產(chǎn)率得到相應(yīng)的偶聯(lián)產(chǎn)物10,且觀察到了脫酸產(chǎn)物。隨后,作者變換反應(yīng)溶劑為NMP、改變陽(yáng)極材料為鎂,且加入銀鹽(AgNO3)后即可以67%的產(chǎn)率得到產(chǎn)物10。至此得出第二代dDCC反應(yīng)條件為:8 (0.1mmol, 1 equiv.), 9 (0.3 mmol, 3 equiv.), NiCl2?dme (0.02 mmol, 0.2 equiv.), L1 (0.02 mol, 0.2 equiv.) 或L2 (0.02 mmol, 0.2 equiv.), AgNO3 (0.05 mmol, 0.5 equiv.), TBABF4 (0.6 mmol, 6 equiv.), NMP (3.0 mL),(+)Mg/(-)RVC,4 mA,4.5 F/mol(Figure 2a)。

隨后,作者進(jìn)一步探此了此轉(zhuǎn)化的非對(duì)映選擇性問(wèn)題。當(dāng)在體系中加入三聯(lián)吡啶(30 mol%)作配體以及MgCl2 (2 equiv.)作為路易斯酸添加劑時(shí),可以以> 20:1 dr得到 (6R)-12(68%)。相反,當(dāng)不使用配體時(shí)則可以以> 20:1 dr得到 (6S)-12(54%)(Figure 2a)。

在解決了此轉(zhuǎn)化的反應(yīng)性和立體選擇性問(wèn)題之后,作者考察了此反應(yīng)的底物適用性(Figure 2b)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,多種不同α-雜原子取代酸之間可以順利發(fā)生的dDCC,以34-75%的產(chǎn)率得到相應(yīng)的1,2-二醇(13-16)、氨基醇(17-20)、二胺(21-24)和酒石酸、氨基酸和糖等復(fù)雜分子衍生物(25-30)。值得注意的是,此轉(zhuǎn)化可以實(shí)現(xiàn)克級(jí)規(guī)模合成(13, 64%),證明了此反應(yīng)的實(shí)用性。

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(圖片來(lái)源:Nature

接下來(lái), 作者利用發(fā)展出的策略實(shí)現(xiàn)了polyrhacitides A (5)的全合成(Figure 3a)。利用簡(jiǎn)單易得的起始原料6-RAE,通過(guò)與辛酸RAE的順式選擇性dDCC,可以以52%的分離產(chǎn)率,> 20:1 dr得到37。隨后,37經(jīng)歷水解形成RAE后,該片段與另一個(gè)6-RAE片段結(jié)合,以30%的分離收率得到保護(hù)的多元醇酯38。接下來(lái),38通過(guò)與烯基碘39經(jīng)歷脫羧烯基化以62%的產(chǎn)率得到40。最后,40在HOAc存在下以67%的產(chǎn)率得到產(chǎn)物5。

此外,實(shí)現(xiàn)5合成的策略還可以用于其它天然產(chǎn)物的全合成中,包括solistatine (41) (4步,50%), verbalactone (42)(5步,40%), avocadene (43)(7步,29%), gingerdiol (44)(7步,29%), streptenol B (45) (3步,33%), exserolide (46) (6步,33%)和PF1163A (47)(10步,40%),從而有效減少了合成步數(shù),提高了總體產(chǎn)率。值得注意的是,所有這些天然產(chǎn)物的已報(bào)道合成途徑均依賴于極性鍵的斷開(kāi)(Figure 3b)。

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(圖片來(lái)源:Nature

最后,作者利用發(fā)展的方法實(shí)現(xiàn)了另外六種天然產(chǎn)物的合成,進(jìn)一步證明了此dDCC策略的高效性和實(shí)用性。如Figure 4所示,作者分別利用簡(jiǎn)單易得的4853作為起始原料,僅分別通過(guò)8步(38%)和4步(50%)即可實(shí)現(xiàn)cis-Solamin中間體52和Aphanorphine 57的合成,且與已報(bào)道的合成方法相比在合成效率上均具有較大的優(yōu)勢(shì)。此外,作者使用焦谷氨酸鹽衍生物58僅通過(guò)6步,以67%的產(chǎn)率同時(shí)實(shí)現(xiàn)了(-)-Indolizidine 195B (61)和 (+)-Monomorine I (62)的合成。值得注意的是,作者利用了嗎啡啉取代的羧酸衍生物63分別通過(guò)7步(29%)和6步(14%)構(gòu)建了6670,從而實(shí)現(xiàn)了SF2768 (67)和complanine (71)的形式合成。更重要的是,從藥物化學(xué)的角度來(lái)看,作者所發(fā)展的模塊化合成方法為利用現(xiàn)有的羧酸實(shí)現(xiàn)一系列手性1,2-氨基醇骨架提供了便利。

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總結(jié)

Phil S. BaranYu Kawamata課題組發(fā)展了一種新的銀納米粒子體系促使dDCC的范圍擴(kuò)大到α-雜原子取代羧酸,從而大大簡(jiǎn)化了利用傳統(tǒng)極性逆合成分析來(lái)制備分子的過(guò)程。此外,作者利用此dDCC策略僅通過(guò)88步即可實(shí)現(xiàn)14種天然產(chǎn)物的合成,而利用之前的方法則需要117-174步。此策略提出了一種完全不同的逆合成分析方法,且更加直觀和易于執(zhí)行。

文獻(xiàn)詳情:

Benxiang Zhang, Jiayan He, Yang Gao, Laura Levy, Martins S. Oderinde, Maximilian D. Palkowitz, T. G. Murali Dhar, Michael D. Mandler, Michael R. Collins, Daniel C. Schmitt, Philippe N. Bolduc, TeYu Chen, Sebastian Clementson, Nadia Nasser Petersen, Gabriele Laudadio, Cheng Bi, Yu Kawamata*, Phil S. Baran*. Complex molecule synthesis by electrocatalytic decarboxylative cross-coupling. Nature, 2023, https://doi.org/10.1038/s41586-023-06677-2.

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