Учёные выявили ошибки в общепринятых константах, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул. Исправленные значения констант объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют точнее предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий. Результаты исследования опубликованы в журнале Inorganic Chemistry Frontiers.
Для синтеза новых соединений химики часто модифицируют уже известные вещества. Чтобы оценить, как эти изменения повлияют на свойства соединений, используют уравнение Гаммета. Оно позволяет рассчитать, например, как изменится способность соединения связываться с биологическими молекулами в организме. Основой уравнения служат константы, которые отражают влияние атомных групп на поведение электронов в молекуле. На практике некоторые группы ведут себя иначе, чем предсказывают известные константы. Например, группа, которая по константе должна «тянуть» электроны, на экспериментах ведёт себя противоположно. Ранее такие несоответствия считали частными случаями и не обращали на них внимания.
Учёные из Института элементоорганических соединений имени А.Н. Несмеянова РАН, Института общей и неорганической химии имени Н.С. Курнакова и Университета Барселоны предложили решение этой проблемы. Специалисты проанализировали зависимость экспериментально измеряемых величин, таких как длины химических связей, и известных констант Гаммета для нескольких часто встречающихся химических групп. Выяснилось, что зависимость меняется скачкообразно, а не плавно, как ожидалось. Существующие константы для этих групп не отражают их реального поведения.
Чтобы исправить константы, исследователи взяли хорошо изученные группы, поведение которых известно и предсказуемо, например, водород. Для них зависимость длины связи от константы Гаммета оказалась линейной. На основе этой линейной зависимости учёные рассчитали новые значения констант для «проблемных» групп. Новые константы полностью объясняют аномальное поведение некоторых молекул, которое ранее не удавалось предсказать.
Результаты исследования имеют значение как для фундаментальной химии, так и для практических применений. В химии полученные данные помогут создавать более эффективные и избирательные катализаторы. В медицине уточнённые константы могут использоваться для предсказания свойств лекарств и разработки новых препаратов. Также данные позволят предсказуемо управлять свойствами полимеров и материалов на их основе.
Руководитель проекта Игорь Никовский, отметил, что исследование не только исправляет ошибку в константах, но и создаёт новый подход к решению фундаментальной проблемы. В будущем полученные данные планируется использовать в моделях машинного обучения для повышения точности предсказаний уравнения Гаммета.
Источник: habr.com