Технология помогает находить особенности конфигурации частиц и химические закономерности, которые сложно обнаружить при стандартном поиске, сообщили в пресс-службе Российского научного фонда.
Свойства и строение веществ во многом определяются не только прочными ковалентными связями внутри молекул, но и более слабыми — нековалентными. Несмотря на сравнительно небольшую силу, они играют ключевую роль в формировании и устойчивости сложных систем. Подобно прутьям в венике, которые легко сломать поодиночке, но почти невозможно — когда они собраны вместе, эти силы способны обеспечивать прочность даже самых хрупких конструкций, действуя сообща. Благодаря им белки принимают и сохраняют нужную форму, цепи ДНК удерживаются вместе, ускоряются химические реакции, а также создаются материалы с различными характеристиками.
Один из видов нековалентных взаимодействий — галогенная связь. Она возникает с участием элементов 17-й группы периодической таблицы Менделеева, прежде всего хлора, брома и иода. Из-за неравномерного распределения заряда в атомах этих элементов на продолжении ковалентной связи появляются области с пониженной электронной плотностью и положительным электростатическим потенциалом (σ-дырки), которые притягиваются к богатым электронами участкам соседних частиц и помогают тем правильно располагаться относительно друг друга. Это особенно важно в медицине, поскольку подобные процессы могут влиять на эффективность лекарственных препаратов и биологически активных веществ. Например, атомы иода в составе гормонов щитовидной железы способствуют их точному связыванию с рецепторами, вследствие чего запускаются процессы, регулирующие потребление энергии и образование тепла.
Разнообразие подобных контактов и особенности их комбинаций химики оценивают по базам кристаллических данных, что помогает им объяснять свойства веществ и создавать новые материалы с заданными характеристиками. Сегодня в таких хранилищах содержатся миллионы записей: только Кембриджская база данных к началу 2026 года насчитывала более 1,4 миллиона структур, и ежегодно их число увеличивается на десятки тысяч.
Однако анализировать столь большие массивы непросто. В одном соединении могут встречаться разные варианты ориентации частиц, отличающиеся своей геометрией. Поэтому поиск обычно ведется по заранее заданным параметрам — например, допустимым расстояниям и углам между взаимодействующими атомами. Однако в этом случае прежде всего находят те варианты, которые уже предполагается увидеть, а необычные сочетания могут остаться незамеченными.
Чтобы ускорить обработку большого количества информации и расширить возможности отбора, ученые СПбГУ совместно с коллегами из Самарского государственного технического университета предложили подход, объединивший топологическую оценку кристаллов и инструменты искусственного интеллекта. На первом этапе данные Кембриджской базы обрабатывали с помощью программного комплекса ToposPro, созданного в Самаре. Программа определяет соседство атомов по геометрии вещества, условно разделяя пространство вокруг каждого из них на многогранники Вороного — своеобразные «ячейки», причем атомы считаются соседями, если их «ячейки» имеют общую грань.
Такой способ можно сравнить с системой распознавания лиц, которая ищет не один конкретный объект, а все варианты, похожие на заданный образ. Однако в итоге он дает тысячи потенциальных контактов в сотнях соединений, которые уже невозможно последовательно просмотреть вручную. Поэтому для дальнейшего исследования специалисты подключили большую языковую модель, которая помогала выявлять статистические закономерности.
«Мы хотели построить поиск так, чтобы его условия не предопределяли ответ. Нейросеть здесь — партнер, а не замена человеку: каждый ее вывод мы проверяли сами. Однако для ряда взаимодействий число структур уже превысило то, что химик может просмотреть, и анализ с помощью нейросети стал необходимым», — отметил академик РАН, почетный профессор СПбГУ Вадим Кукушкин.
Проверить новый подход эксперты решили на солях гипервалентных хлора, брома и прежде всего иода — распространенных реагентах органического синтеза и перспективных компонентах новых материалов, свойства которых во многом зависят от галогенных связей. Изучив 1553 контакта в 473 кристаллах, авторы выделили пять вариантов их взаимного расположения.
«Главное преимущество метода в том, что людям не нужно заранее решать, какое расстояние считать значимым и что следует относить к нековалентным взаимодействиям. Благодаря этому нам удалось обнаружить перпендикулярные контакты, которые при обычном отборе могли остаться незамеченными», — сказал директор международного научно-исследовательского центра по теоретическому материаловедению (МНИЦТМ) СамГТУ Владислав Блатов.
При обнаруженной конфигурации соседняя частица подходит к атому иода не со стороны σ-дырок (у иодониевого катиона их две — на продолжении каждой связи C–I), а перпендикулярно плоскости C–I–C, то есть «сверху» или «снизу». Кроме того, выяснилось, что в структурах с перпендикулярными контактами сохраняется и классическая ориентация — через область с недостатком электронной плотности. Это означает, что один иодониевый центр способен удерживать сразу до трех партнеров. Так происходит, когда строение кристалла позволяет нескольким донорам электронной пары (как правило, анионам) одновременно находиться рядом с одним катионом. Электронную природу этого эффекта ученым еще предстоит уточнить с помощью квантово-химических расчетов.
«Кембриджская база хранит экспериментальные данные о гигантском числе кристаллических структур, но далеко не все действующие в них взаимодействия кем-то замечены. Сейчас мы ищем именно такие "скрытые" контакты — реально работающие в кристаллах, но никем пока не зафиксированные и не описанные», — подчеркнули авторы работы.
Ученые уже распространяют метод на другие классы соединений и типы нековалентных взаимодействий. Результаты исследования, поддержанного Российским научным фондом, опубликованы в научном журнале Coordination Chemistry Reviews.
