Исследователи выявили неточности в общепринятых константах, используемых химиками для прогнозирования характеристик молекул. Корректировка этих величин не только объясняет прежние химические загадки, но и открывает путь к созданию инновационных материалов для квантовых вычислений, сенсоров и умных покрытий. Работа выполнена при поддержке гранта Российского научного фонда (РНФ).
Проблема предсказания: уравнение Гаммета и его ограничения
При разработке новых веществ химики часто видоизменяют известные соединения. Предсказать влияние таких изменений на свойства помогает уравнение Гаммета. Оно, например, оценивает, как модификация повлияет на способность вещества взаимодействовать с биологическими мишенями. Основу уравнения составляют константы – фиксированные значения, отражающие влияние атомных групп на электронное поведение молекулы. Однако на практике некоторые группы демонстрировали эффекты, противоположные предсказанным константами: вместо "притягивания" электронов наблюдалось их "отталкивание". Долгое время эти аномалии считались исключениями.
Прорывное решение от международной команды
Ученые из Института элементоорганических соединений имени А.Н. Несмеянова РАН (Москва), Института общей и неорганической химии имени Н.С. Курнакова (Москва) и Университета Барселоны (Испания) нашли ключ к решению давней проблемы. Они проанализировали связь между экспериментально измеряемыми параметрами (например, длинами связей) и общепринятыми константами Гаммета для ряда распространенных групп. Анализ показал, что зависимость изменяется скачкообразно, а не плавно, как предполагалось, указывая на несоответствие старых констант реальному поведению групп.
Методология: от эталона к исправлению
Для устранения несоответствий исследователи взяли за эталон хорошо изученные группы с предсказуемым поведением (например, водород). Для них была подтверждена ожидаемая линейная зависимость длины связи от константы Гаммета. Используя эту зависимость как эталонную, команда вывела новые, уточненные константы для "проблемных" групп. Поразительно, но аномальное поведение молекул, ранее не находившее объяснения, стало идеально описываться с помощью обновленных значений.
Значение для науки и промышленности
Обновленные константы Гаммета имеют огромное значение как для фундаментальной науки, так и для практики. В химическом синтезе они позволят создавать более эффективные и селективные катализаторы. В фармацевтике, где константы критичны для предсказания свойств лекарств, уточнение ускорит разработку новых препаратов. Кроме того, химики получат надежный инструмент для точного управления свойствами полимеров и функциональных материалов.
Перспективы машинного обучения и будущее
«Наша работа – не просто исправление вековых табличных данных. Это принципиально новый подход к фундаментальной проблеме, способный дать импульс развитию целых отраслей промышленности. В планах – использование полученных данных в моделях машинного обучения для дальнейшего повышения точности предсказаний по уравнению Гаммета», — делится планами руководитель проекта, поддержанного РНФ, Игорь Никовский, к.х.н., научный сотрудник ИНЭОС РАН.
Источник: indicator.ru
