全合成化学的黄金技艺，正在被时代推向何方？
发布时间：2026-01-07 08:26 浏览量：3
在有机化学的世界里，全合成一直被视为一门近乎“艺术”的学问。它不依赖偶然，不走捷径，而是从一张结构式出发，在实验台前一步步把自然界中极其复杂的分子“造”出来。过去两个世纪，这项工作不仅验证了分子结构、催生了无数新反应，也深刻塑造了现代药物研发的底层逻辑。然而，当AI浪潮席卷科研体系、科研评价体系日益量化、经费导向愈发功利，全合成这门“慢学科”，正站在一个前所未有的十字路口。
这不是一场关于情怀的讨论，而是一次关乎未来药物、科研人才和基础科学命运的现实拷问。
---
一、从“证明结构”到“挑战极限”：全合成目标的演变
如果把全合成比作登山，那么早期的化学家关心的是“能不能登顶”。19世纪初，尿素的人工合成打破了生命力学说，宣告有机物并非只能由生命体生成；20世纪中叶，随着核磁共振、X射线衍射等工具成熟，全合成成为验证复杂天然产物结构的“终极裁判”。
但今天，问题早已不再是“能不能合成”，而是“能不能更优雅地合成”。
现代全合成追求的是极致效率：更短的路线、更少的步骤、更高的原子经济性。保护—脱保护、冗余官能团调整，正在被视为“化学浪费”。正如一些一线合成化学家所言，理想的合成路线，只做一件事——构建最终分子中真正存在的骨架键。
这一转变，直接推动了反应设计思维的革命。
---
二、工具箱的进化：从自由基到酶级联
过去几十年，全合成并未走向衰落，反而在方法论层面持续“自我升级”。
1. 自由基化学的回归
传统有机合成强调极性分析，靠“正负电性”断键。但自由基反应提供了另一种路径——更直接、更立体，也更贴近真实分子空间构型。近年来，自由基交叉偶联在构建三维碳骨架方面展现出压倒性优势，使过去难以实现的断键方式成为现实。
2. 串联反应与“单锅哲学”
将多个经典反应无缝衔接，在同一反应体系中连续发生，是全合成效率提升的另一条主线。这种“多步合一”的策略，不靠新反应，而靠对反应兼容性的深度理解，体现的是化学判断力，而非技巧堆砌。
3. 生物催化的精细化应用
如果说早期生物合成更偏向“复制自然”，那么今天的酶工程，正在成为化学家的“分子编辑器”。通过特定酶实现区域、立体选择性极高的修饰，再结合化学反应进行后续转化，全合成与合成生物学的边界正在被悄然抹平。
这类技术，正在药物结构多样化、候选分子快速扩展中发挥越来越关键的作用。
---
三、AI来了，但“灵魂”还在实验室
在算法统治棋盘与蛋白结构预测的时代，全合成是否会被AI“接管”，是一个绕不开的问题。
现实比想象更克制。
计算机辅助逆合成规划已经存在半个多世纪，但在面对高度复杂、充满非经典反应的天然产物时，算法仍高度依赖历史数据。它们擅长“复用已知”，却很难“发明未知”。
真正有价值的进展，发生在更具体的层面：
利用机器学习预测碳–氢键官能团化的位点选择性
用量子化学与统计模型评估反应可行性，减少盲目试错
在合成路线中提前“排雷”，降低后期失败风险
换句话说，AI正在成为一名优秀的副驾驶，但方向盘依然掌握在人类化学家手中。全合成的核心，不是算力，而是对反应本质的直觉理解——这正是当前算法最难复制的部分。
---
四、药企正在“回头”，但学术体系却在退缩
一个耐人寻味的现实是：制药工业，正在重新拥抱复杂分子。
经历了多年高通量筛选与“简单分子库”失效的阵痛后，越来越多企业意识到，高三维度、富含立体信息的分子，往往具备更好的靶点适配性和临床成功率。天然产物及其衍生物，再次成为灵感源泉。
然而，与产业需求形成鲜明对比的，是学术体系对全合成的系统性冷却。
经费评审更偏好“短周期、高产出”的研究
职称与晋升高度依赖论文数量
年轻学者被迫在“安全选题”与“长期积累”之间妥协
全合成，恰恰是一个慢变量：周期长、成果少，但训练价值极高。它培养的，是能够独立拆解复杂问题、驾驭多种反应体系的复合型化学人才——这正是药企最渴望，却最难速成的能力。
---
五、这门“冷门技艺”，与你有什么关系？
对普通人而言，全合成似乎遥不可及，但它的影响却无处不在。
抗癌药、抗生素、免疫抑制剂中，超过一半直接或间接源自天然产物
对抗耐药菌、复杂疾病，新一代药物往往依赖复杂分子骨架
医药安全、创新药自主可控，最终都绕不开底层合成能力
如果全合成在学术体系中持续萎缩，真正的代价，并不是少几篇论文，而是未来十到二十年药物创新能力的结构性下降。
---
六、写在最后：慢科学的价值，值得被重新理解
全合成并不喧哗，也不迎合热点。它更像一门需要耐心与判断力的手艺，在安静的实验室里，塑造着未来医学的可能性。
在一个追求即时反馈、快速回报的时代，我们或许更需要为这种“慢科学”保留空间。因为真正改变世界的，从来不是最快的那条路，而是最扎实的那一条。
当我们讨论AI、算力与自动化时，也许更该问一句：
如果连“造分子”的能力都逐渐消失，人类还剩下多少真正的创新底气？
这，才是全合成留给时代的真正问题。