编者语：
“很久没有更新了······，今天这篇文献研究选择性H/D交换反应，氢同位素交换反应是制备同位素标记有机分子及研究C-H键活化机制的重要工具。”
01
背景介绍
在药物研发领域，将一个药物分子中的普通氢（H）替换成氘（D），即氢同位素交换（HIE），已成为一项强大的技术。这种“增重”的氘代药物（图1）往往具有更优异的性质：代谢更慢、药效更持久、副作用可能更低。实现这一替换的关键化学反应，就是氢同位素交换。长期以来，化学家们开发了多种催化方法来实现HIE，其中钴（Co）催化的体系因其成本较低而备受关注。然而，研究人员注意到了一个奇怪且被普遍忽视的现象：对于看似相同的化学反应，不同的研究团队往往会使用不同的氘代试剂，有的用重水（D2O），有的用氘代甲醇（CD3OD），还有的用氘代醋酸（AcOD-d4）。
这引出了一个核心的科学疑问：选择氘代试剂是随意的吗？还是说，这个看似简单的选择背后，隐藏着影响反应进程的深层秘密？是否不同的氘代试剂会像“开关”一样，将化学反应引向截然不同的路径，从而影响最终产物的氘代效率和纯度？解答这个疑问，对于高效、精准地合成氘代药物，以及正确理解催化反应机理都至关重要。
图1. 氘代药物
2025年11月25日，本·古里安大学Anat Milo和西班牙ICIQ研究所Mónica H. Pérez-Temprano团队在Nature Catalysis期刊发表题为“Charting the influence of deuterium sources in hydrogen isotope exchange using a cobalt(III) catalytic platform”的研究论文。该研究通过巧妙的实验设计和先进的多变量线性回归（MLR）模型，首次清晰地揭示：氘代试剂绝非惰性的旁观者，它能够直接改变钴催化氢同位素交换的反应机理（图2）。这一发现颠覆了传统认知，为理解和控制这类重要反应提供了全新的视角。
图2. 图文总览
02
图文解析
1.发现现象：氘代效率因“源”而异
研究团队首先建立了三种优化的钴催化条件（A, B, C），用于研究不同结构的底物（如2-苯基吡啶、苯甲醛、乙酰苯胺等）的HIE反应。
图3. 氘代试剂在过渡金属催化HIE反应中的应用挑战与本工作策略
如图3a所示，文献调研揭示了氘源使用的混乱现状。图3b则展示了本工作的核心策略：将不同底物在不同氘源下的实验数据，与基于可能反应中间体计算出的分子描述符相结合，构建MLR模型，以揭示氘源的影响机制。实验结果证实对于相同的底物，更换氘代试剂会导致氘代效率的显著差异。
图4. 模型底物在优化条件A、B和C下的反应性评估
如图4所示，例如条件A（使用D2O）对2-苯基吡啶类底物效果很好，而条件C（使用CD3OD）则对乙酰苯胺类底物更有效。这表明，不存在“万能”的最佳氘源，其效果高度依赖于底物结构。并且，不同氘代试剂各有底物普适性（图5）
图5. 反应范围
2.深入机理：MLR模型揭示“路径切换”
为了理解现象背后的本质，研究人员没有局限于传统的单一底物机理研究，而是采用了创新的 “基于反应中间体的多变量线性回归”方法。思路如下：
（1）提出假设中间体：根据化学知识，提出了7种在催化循环中可能存在的关键反应中间体（如Int1, Int2, Int3...）。
（2）计算分子描述符：通过密度泛函理论（DFT）计算，为每个底物在每个假设中间体结构上计算一系列物理化学参数（描述符），如原子电荷、偶极矩、空间尺寸等。
（3）构建MLR模型：将计算出的描述符与实验测得的氘代效率进行关联，寻找哪个中间体的描述符能最准确地预测实验结果。
图6. 使用MLR模型评估氘源在条件A、B和C下的影响
图6展示了分析结果，它如同一把“钥匙”，揭示了奥秘：
（1）条件A（D2O）：与实验结果拟合最好的模型来自于中间体 Int5_water。该模型的特征表明，重水（D2O）可能通过氢键桥接，与乙酸协同参与氘原子转移。即D2O直接参与了关键的氘代步骤。
（2）条件C（CD3OD）：最佳模型却指向了中间体 Int2，而这个中间体只包含乙酸，并不包含氘代甲醇。这强烈暗示，在条件C下，氘代甲醇（CD3OD）可能并不直接参与反应，而是先将其氘原子“转移”给乙酸，由“氘代乙酸（AcOD）”作为真正的氘代试剂来完成任务。
为了验证模型的预测，他们进行了关键实验：在条件C下，直接用氘代乙酸（AcOD-d4）替代氘代甲醇（CD3OD）。结果发现，两者达到了几乎相同的氘代效率，完美证实了模型的预测！
3.核心结论：氘源是“机理开关”
这项研究证明，氘代试剂的选择远非无关紧要。它能从根本上改变反应的机理路径：
（1）当使用D2O时，它可能作为直接参与者，与催化剂和底物协同完成氘代。
（2）当使用CD3OD时，它可能扮演氘原子“仓库”的角色，通过一个“离线”的交换过程将氘原子传递给真正的活性试剂（如乙酸），再由后者执行“在线”氘代。这种由试剂触发的机理切换，是之前未被充分认识的复杂性的根源。
03
总结
这项研究明确揭示了氘代试剂在HIE反应中并非惰性溶剂或简单的氘原子提供者，而是可以主动参与并决定反应机理路径的关键变量。这是一个范式转变。另外，该研究展示了“实验数据 + 计算描述符 + MLR建模”这一数据驱动的研究范式，在解析复杂催化反应机理方面的强大能力。这种方法能处理多底物、多条件的复杂体系，揭示传统方法难以发现的隐藏规律，为未来更精准、高效的合成化学与催化研究奠定了新的基础。
04
展望：巨人肩上前行
1. 将这种数据驱动的方法应用于更广泛的催化反应（如C-H键官能团化）和金属催化剂体系，探索氘代试剂乃至其他添加剂触发机理切换的普适性规律。
2. 利用“氘源开关”效应，开发更加精准可控的氘代策略。例如，能否利用不同氘源实现在同一分子中不同位点的选择性氘代？
3. 理性设计全新的、效率更高的氘代试剂或开发对氘源不敏感、机理稳健的催化体系。
文献信息
Sergio Barranco, Inbal L. Eshel, Jiayu Zhang, Marco Di Matteo, Anat Milo & Mónica H. Pérez-Temprano, Charting the influence of deuterium sources in hydrogen isotope exchange using a cobalt(III) catalytic platform, Nature Catalysis, 2025, https://doi.org/10.1038/s41929-025-01447-x.
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