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酰胺鍵形成在藥物合成中是一種基礎反應,已有多種酰胺化試劑被開發用于高效偶聯羧酸和胺【】。2018年,Beutner等人報道了TCFH-NMI組合,可用于偶聯位阻羧酸與非親核胺,且在許多情況下無相鄰立體中心的差向異構化【】。后續研究證實了TCFH-NMI在千克級規模上的有效性。近期,Takeda的Bailey等人報道了在水中進行TCFH-NMI酰胺化的例子,使用水作為主要反應溶劑,這有助于減少有機溶劑使用(有機溶劑占制藥廢物的50%以上)。
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2025年,BMS公司的 Richard J. Fox和Dung L. Golden等人報道了 使用TCFH-NMI(四甲基氯甲脒六氟磷酸鹽-N-甲基咪唑)酰胺化條件以水為主要反應溶劑的研究結果。研究了超過100個例子,包括簡單和更復雜的藥物相關活性藥物成分結構,并發現了關于反應范圍的一般趨勢。還開發并描述了監督機器學習XGBoost和梯度提升回歸模型,用于預測水中TCFH-NMI酰胺化的轉化率。【 Org. Process Res. Dev. 2025, https://doi.org/10.1021/acs.oprd.5c00299 】
初始實驗與底物范圍
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研究首先嘗試在水中合成酰胺5(一種免疫腫瘤藥物中間體),但使用異丙胺時轉化率低(<40%相對面積百分數,RAP),即使添加表面活性劑(如TPGS-750-M)也無顯著改善。這歸因于異丙胺的位阻效應。改用位阻較小的胺(如苯胺衍生物)時,轉化率顯著提高,且丙酮作為共溶劑比乙腈或THF更可持續。
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進行了80個底物的篩選(4種羧酸和20種胺在水中/丙酮中)。
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胺的影響:高吸電子苯胺(如對硝基苯胺)反應差;中等吸電子至給電子苯胺反應良好;強親核脂肪胺(如芐胺)反應良好;增加位阻(如叔丁胺)降低反應性。
羧酸的影響:增加位阻(如從酸15到17)降低轉化率。使用對映純羧酸16時,13種酰胺產物的對映體比率均>99.5:0.5 er,表明水中條件無顯著差向異構化。
其中RAP值用顏色編碼表示趨勢(綠色>90%,黃色60-90%,橙色30-60%,紅色<30%)。
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肽偶聯與差向異構化風險
測試了NBoc-L-苯基甘氨酸(36)、NBoc-L-苯丙氨酸(38)和Z-Gly-Phe肽(40)與芐胺的偶聯。
1、36和38在水中/丙酮中轉化率高,er >99.9:0.1。
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2、40與芐胺偶聯時轉化率低且差向異構化增加(er 83:17),這與非水條件相似,可能因反應混合物形成稠漿,降低偶聯速率。改用NBoc哌嗪時,轉化率提高至66 RAP,但差向異構化仍存在(er 71:29)。
3、NMI當量(2.1 vs 3.5 equiv)對轉化率和差向異構化無顯著影響。
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羧酸pKa和電子效應
羧酸pKa影響轉化率:pKa從3增至4.5時,轉化率穩步增加;pKa在3.8至5.0時轉化率優秀(≥90% RAP),但對二甲氨基苯甲酸(pKa ~5.0)僅22% RAP。
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Hammett類研究(23種對位取代苯甲酸衍生物)顯示:
1、中性至中等電子取代基(σ-para值在-0.3至+0.5)轉化率最高。
2、強吸電子取代基(σ-para > +0.5,如SO2NH2、CF3、CN、NO2)轉化率稍低。
3、強給電子取代基(σ-para < -0.4,如n-BuNH、NHEt、NEt2、NMe2)轉化率陡降,僅回收羧酸。
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氨作為親核試劑
使用氨作為親核試劑時,水條件效果差于乙腈控制條件,可能因水中氫鍵增強和親核性降低。但在~50:50水:乙腈中可實現良好轉化率。
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放大實驗與收率
在10克規模進行了5個例子(化合物49、60、61、62、63),使用15 vol%丙酮在水中(總溶劑10 L/kg),所有反應均形成均勻溶液后轉化為良好懸浮液,過濾后分離產物。所有產物純度高,過程質量強度(PMI)≤21,低于行業平均值43。
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藥物分子合成應用
Linrodostat (65):在水/乙腈(85:15)中,使用1.3 equiv 4-氯苯胺、3.5 equiv NMI和1.8 equiv TCFH,10克規模收率93%,純度98.5%。無差向異構化,PMI=16.8。
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Olaparib (69):在水/丙酮(85:15)中,使用1.2 equiv胺68(HCl鹽)、4.8 equiv NMI和1.8 equiv TCFH,10克規模收率84%,純度>99%。需額外添加NMI和TCFH以實現完全轉化,PMI=17.6。
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Rivaroxaban衍生物(74):因酸71 pKa低(~3.2),水中轉化率僅53%;改用甲氧基取代酸73(pKa ~3.9)后,轉化率>99% RAP,10克規模收率92%,純度>99%。共溶劑(乙腈、THF、丙酮)均可,但乙腈利于結晶。
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Nilotinib (77):水中轉化率<5%,可能因反應混合物稠厚、溶解度差。交叉實驗表明酸75和胺76均有反應性問題。
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Imatinib (83):使用酸82和胺81,在水中/丙酮(80:20)中轉化率>95% RAP。
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機器學習回歸模型
開發了監督機器學習模型(使用Python和Scikit-learn)預測RAP,特征包括酸和胺的立體和電子性質(通過Auto-QChem量化)。模型評估顯示樹基模型(XGBoost和Gradient Boosting)性能最佳(驗證RMSE0.25-0.28,MAE0.19-0.26),優于線性模型。特征分析表明酸和胺的偶極和摩爾體積是關鍵影響因素,溶解度特征(如懸浮液外觀)也有一定貢獻。模型成功預測了保留底物(如69、72、77、83)的RAP。
機理討論
TCFH/NMI水作為主要溶解酰胺化方法的成功取決于反應路徑(形成N-酰基咪唑鎓中間體,后與胺反應)與非反應水解路徑(TCFH或中間體水解)的平衡。羧酸電子效應過強(吸電子)或過弱(給電子)及位阻增加均會降低反應路徑速率。
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實驗操作
General Amidation Procedure in Water/Cosolvent:To the carboxylic acid (500 mg, 1 equiv) in a 20 mL glass scintillation vial equipped with a pressure-rated screw cap septum and magnetic stir bar was charged water (15 L/kg) and cosolvent (2.65 L/kg, either THF, acetone, or CH3CN, 15 vol% cosolvent), followed by the amine (1.1?1.3 equiv) and NMI (3.5 equiv). TCFH (3 × 0.5 equiv) was then added in portions, waiting ~10 min between each 0.5 equiv of charge. After an additional 30 min, the reactions were analyzed.
作者研究了超過100個以水為主要反應溶劑的TCFH-NMI酰胺化例子。組合數據集支持這種試劑/溶劑組合是可行的,并且在許多情況下可以導致產物的高效形成和直接分離,但它不是所有底物組合的通用解決方案。實驗數據支持羧酸和胺起始材料的立體和電子特征影響了水中TCFH-NMI偶聯的成功。總體而言,雖然不是通用解決方案,但希望這項工作能激勵其他人探索使用水作為TCFH-NMI和其他常見有機轉化的主要反應溶劑。
參考資料
Tetramethylchloroformamidinium Hexafluorophosphate?N?Methylimidazole Amidation in Water: Successes, Limitations, and a Regression Model for Prediction;Richard J. Fox,* Dung L. Golden,* Caitlin C. Chartrand, Lauren N. Grant, William P. Gallagher, and Matthew J. Goldfogel;
Org. Process Res. Dev. 2025, https://doi.org/10.1021/acs.oprd.5c00299。
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