摘要：为了解决这一难题，Scripps研究所的Ryan A. Shenvi研究员及其团队在《Nature》期刊上发表了一篇题为“Total synthesis of twenty-five picrotoxanes by virtual library select

倍半萜是一类含有15个碳原子的萜类化合物，由三个异戊二烯单元组成。

其中，吡咯烷倍半萜因其显著的生物活性而在药物开发领域备受关注。这类化合物具有广泛的药理作用，但其复杂的结构使得合成过程充满挑战。

传统的合成方法依赖于化学家的经验和试错法来识别可行的合成中间体，随着分子复杂性的增加，这种方法变得既耗时又低效。

为了解决这一难题，Scripps研究所的Ryan A. Shenvi研究员及其团队在《Nature》期刊上发表了一篇题为“Total synthesis of twenty-five picrotoxanes by virtual library selection”的论文。

该研究引入了计算辅助合成规划（CASP）和虚拟筛选技术，以优化复杂分子的合成路径。具体而言，研究人员构建了一个包含难以获得的晚期中间体类似物的虚拟库，并通过反应性筛选来优化合成路线。这种方法避免了传统方法中的繁琐试错实验，快速识别出有效的合成途径。

值得一提的是，论文的第一作者是中国学者李春雨，他目前是美国斯克利普斯研究所Ryan A. Shenvi课题组的研究生，本科毕业于中国科学技术大学。

李春雨及其团队通过这一创新方法，成功合成了25种天然存在的吡啶恶烷，展示了该方法的高效性和可扩展性。

此外，研究中还引入了一种轻量化的反应物参数化方法，以替代昂贵且耗时的DFT（密度泛函理论）过渡态计算。这种方法提高了计算的可扩展性和效率，使得大规模反应预测成为可能。

通过计算反应物的参数，研究者能够在较大规模上快速进行反应预测，而无需进行复杂的DFT计算。这不仅提升了计算效率，还为反应机制提供了重要的理论支持。

基于模式识别算法的CASP方法能够显著简化复杂目标的合成规划。该方法通过利用CASP预测算法和反应性筛选，成功解决了传统合成中遇到的挑战，尤其适用于化学类型复杂的天然产物和药物合成。

实验结果表明，CASP方法可以显著缩短反应路线设计的时间，减少对大量实验数据的依赖，仅需少量实验数据点即可进行可靠的过渡态分析。

通过重新规划合成路线，研究者成功合成了25种天然吡啶恶烷，证实了该方法的高效性和可扩展性。

虚拟筛选技术使得研究人员能够在分子空间中快速导航，识别最具潜力的反应路径，突破了传统合成中面临的“从一到多”的问题。这些方法的结合不仅提高了合成效率，还为高复杂度分子的合成提供了新的解决思路。

计算辅助合成规划和虚拟筛选技术为复杂分子的合成带来了革命性的变化。它们不仅加速了合成过程，还为天然产物和药物的开发提供了强大的工具。

未来，这些技术有望在更多领域得到广泛应用，推动化学合成向更加智能化、高效化的方向发展。

来源：研究生的酸甜苦辣咸