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•由於醣分子合成的時間長、難以控制和預測產物，合成大量且高純度的醣類衍生物十分困難，使醣類疫苗或藥物發展受阻。
•王正中研究團隊研發「GlycoComputer」軟體，可準確合成醣類並成功估算合成結果，大幅簡化並縮短醣合成的步驟及時間，提升產率及選擇性。
•GlycoComputer提供客觀的分析準則，突破醣類疫苗與藥物發展的瓶頸，將醣科學推向高效率且低汙染的綠色化學。

 
醣類（carbohydrates）為細胞表面上重要的生物分子，以複雜的結構形成特異的分子辨識，主導諸多重要功能，例如蛋白質的折疊、細胞間的訊號傳遞、細菌與病毒的感染媒介、調控疾病的生成與進展等。此外，醣科學對醣類疫苗的發展至關重要，若利用病原體細胞表面的醣蛋白（glycoprotein）作為基底剖析醣序列，並尋找出可以誘發免疫系統產生抗體（antibody, Ab）的抗原（antigen, Ag）結構，便能夠得到精準治療的方針，製作出醣類疫苗和藥物。
 

合成醣分子的重重難關

雖然說起來容易，但醣分子的合成相當困難。看起來相同的分子結構使用同樣的反應條件卻不一定可以獲得相同的產物，因此至今產業界和學術界仍然缺乏合成大量且高純度醣類衍生物的通則。而難以合成的根本原因就在於醣化學的核心反應⸺醣苷化反應（glycosylation reaction），由於反應中的立體選擇性（stereoselectivity）難以預測，且產率無法於反應前有效評估，導致以醣為核心的疫苗和藥物開發受到極大的限制。
 
在大多數的化學醣苷化反應中（圖一），透過添加促進劑（promotor, E⁺）使醣的提供者（醣予體，glycosyl donor）上的離去基（leaving group, LG）離去，形成碳氧鎓陽離子中間體（oxocarbenium cation intermediate）之後，醣的接受者（醣受體, glycosyl acceptor）再從軸向（axial）或赤道位向（equatorial）進行親核性攻擊（nucleophilic attack），就可以得到 α-變旋異構物或是 β-變旋異構物兩種不同立體選擇性的產物。

在化學反應中看似相同的兩種化學分子，卻擁有截然不同的化學性質及生物活性。以日常中的醣分子為例，澱粉（starch）和纖維素（cellulose）都是由多個葡萄糖（glucose）組成，然而澱粉的結構排列為α-變旋異構物，纖維素則是β-變旋異構物，因人體只含有分解澱粉的α酵素酶，對於β結構的纖維素就完全無法分解，因此人體所需的能量絕大多數來自於澱粉攝取。藉此可知，些微結構差異即能導致截然不同的結果，因此如何得到單一高產率的變旋異構物成為了首要難題。
 
目前醣分子的合成方法主要有兩種，分別為酵素合成（enzymatic synthesis）及有機合成（organic synthesis）。酵素合成較具專一性，若取得反應條件便可以快速合成出所需要的醣體骨架，但須使用較昂貴的前驅物和對環境友善的反應試劑，才能避免酵素失去活性及專一性。再加上酵素本身為蛋白質，導致產率易受緩衝液的酸鹼值大小及溫度高低影響，又因酵素對反應物的變異性耐受度不一，因此不易應用於醣類衍生物的合成。
 
相較於酵素合成，有機合成較不受反應時的酸鹼值及溫度影響、使用的試劑相較便宜，而且容易調控各種官能基（functional group）。但是有機合成仍有一些難題需要解決，例如在不同位置的羥基（hydroxyl group）選擇適當的保護基（protecting group），而在不同位置的保護基常會強烈影響產物的立體選擇性及產率，經常必須不斷地接上又去除保護基，合成過程中的反覆盲目測試因此成為研發過程中的常態，導致有機合成反應步驟、時間冗長、反應過程的純化不易，且難以控制產物立體選擇性。若是可以建立有效且方便的有機合成準則，用以預測醣苷化反應的立體選擇性與產率，將能夠有效縮短醣分子合成的時間並大幅提高研發效率。……【更多內容請閱讀科學月刊第645期】