Organocatalytic Coordination Microenvironment Design

Projektbeschreibung

Die Wechselwirkungen zwischen Katalysatoren und ihrer Umgebung zur Anpassung der Katalysatorselektivität nutzen

Die Natur hat die bemerkenswerte Fähigkeit, mit begrenzten Mitteln eine Vielzahl chemischer Reaktionen zustande zu bringen. Enzyme erreichen dies, indem sie sich auf ihre Umgebung stützen, anstatt ihre Kernstrukturen zu verändern. Im Gegensatz dazu hat sich die Organokatalyse vorwiegend auf die Modifizierung von Katalysatorstrukturen konzentriert, während die Reaktionsbedingungen entsprechend angepasst werden, um dies auszugleichen. Das ERC-finanzierte CATACOM-Projekt wird den Fokus verstärkt auf die dynamischen Wechselwirkungen zwischen Katalysatoren und ihrer Mikroumgebung richten. Bei der Forschung werden fortschrittliche Verfahren des tiefen Lernens und experimentelle organokatalytische Methoden angewandt, um die Prinzipien hinter diesen Wechselwirkungen aufzudecken. Ein besseres Verständnis dieser molekularen Dynamik wird die Forschung an Organokatalysatoren mit verbesserter Effizienz und Selektivität ermöglichen.

Ziel

An overlooked aspect in organocatalyst design relates to nature’s ability to produce a multitude of biochemical products using only a limited number of mechanisms and building blocks. Rather than relying on structural modifications of the catalytically active unit, enzymatic structures primarily vary throughout the coordination microenvironment in which the active unit is embedded. This evolutionary structural principle boosts the number of compounds and reactions that can be efficiently realized by a catalytically active structural motif. In contrast, organocatalysis research has predominantly been focused on systematically modifying catalyst structures while relying on optimization of reaction conditions to provide a suitable microenvironment. Inspired by the breadth of reactions catalyzed by non-metal dependent enzymes, CATACOM aims to boost the efficiency of organocatalysts across a broad chemical space by the a-priori design of directed interactions with their microenvironment. This interdisciplinary research proposal has a computational and experimental component focused on: (1) unravelling the molecular design principles that govern dynamic and non-covalent interactions in organocatalysis using advanced deep learning techniques, (2) showcasing the value of our approach by studying organocatalytic reactions that present ongoing challenges in both efficiency and selectivity. Akin to the remarkable understanding being generated for enzymatic microenvironments, we will construct a representation of the three-dimensional structure formed through the interactions between organocatalytic reaction components by leveraging data on chemical interactions enshrouded in large structural databases. This structural understanding will revolutionize the design of organocatalytic systems by providing strong predictive power and will garner fundamental insight on dynamic and non-covalent interactions with implication across the chemical sciences.