大家好，今天给大家分享一篇近期发表在J. Am. Chem. Soc.上的研究进展，题为：Bayesian Optimization for Multicomponent Supramolecular Systems。该工作的通讯作者是来自埃因霍温理工大学的E. W. Meijer和Tom F. A. de Greef。

在超分子体系中，多组分通过非共价相互作用协同自组装，实现单一组分无法实现的功能。但是非共价相互作用的多样性，使得多组分分子体系的设计空间高度复杂，传统基于机制的模型难以准确推导与优化。相比之下，贝叶斯优化（BO）能够在有限实验条件下高效探索高维参数空间，因而为快速发现和定制功能性超分子体系提供了有力工具。

作者将BO推广到超分子设计空间，并通过三个代表性案例进行展示。1、BO在加速组装能景探索中的有效性（描绘复杂的相图边界）；2、BO框架寻找特定目标性能的最优参数值（超分子共聚物在共价修饰前后螺旋度）；3、BO指导多组分超分子材料设计（四组分水凝胶的网络转变）。首先，作者借助他们先前报道过的研究(S)-PorZn 在甲基环己烷/乙醇体系中超分子聚合的热力学质量平衡模型，高效模拟实验测量，从而快速测试和评估BO策略描绘组装能景。(图1)

图1. BO在多组分超分子体系中的应用。

作者利用BO研究了上述体系组装状态随温度和浓度的变化。所采用的 BO 框架包含迭代步骤：(1) 使用高斯过程回归（GPR）基于已有采样数据预测组装能景；(2) 通过采集函数选择新的采样点；(3) 使用质量平衡模型模拟所选数据点。作者应用了探索型（选择预测不确定性最大的点，增加知识）、利用型（选择预测值最大的点，追求局部最优）和混合型（在探索与利用之间平衡）采集函数，通过跟踪 GPR 预测与模型真实值的 R²评估性能。结果表明，BO 框架无论使用哪种采集函数，其表现均优于随机采样，而混合型采集函数性能最佳。作者模拟了人工数据误差，评估BO的稳健性。结果显示，当目标是更高预测精度时，数据准确性的重要性显著增加；在实验误差较高时，则应采用小批量实验以最小化所需实验总数。接着作者实验验证BO，实验采样点聚焦于单体-聚合物转变区域，构建的组装能景已与质量平衡模型预测的能景高度相似（R² = 0.86）。(图2)

图2. 利用BO加速组装能景的绘制。

接下来，作者验证了BO在超分子体系实现目标性能优化的功能。作者研究了由三种共组装的苯-1,3,5-三甲酰胺（BTA）单体组成的手性超分子体系。手性谷氨酸BTA（Glu-BTA）可通过共价修饰转化为谷氨酸5-甲酯BTA（Glu(OMe)-BTA），从而改变共聚物的螺旋性。通过BO 调控初始 BTA 混合物配比，来增强螺旋性变化。作者在已建立的 BO 框架中引入了期望改进（EI）采集函数，结果表明 EI 函数比其他的采集函数更高效。随后作者实验验证了BO与模拟数据找到的最优组分，结果表明该体系的螺旋性变化明显高于先前报道中的最大值。(图3) 

图3. BO在超分子聚合物体系共价修饰中的应用。

最后，作者利用BO来调控水相中的超分子网络。应用BO来描绘UPy-EG₁₁与BTA-EG₄ 的超分子网络在存在表面活性剂四十八烷基三甲基溴化铵（OTAB）时的水凝胶-溶液转变。利用 BO 获得的组装能景以 OTAB 浓度与单体当量为变量进行绘制。结果表明，可以从组装能景中确定每种单体相对于 OTAB 的适当比例，在水中顺序实现超分子网络转变。随后作者尝试通过引入第四组分Phz-EG₄来进一步丰富体系。由于引入额外的相转变，需要谨慎调节体系组成，以避免凝胶化浓度的重叠。作者借助BO，仅用27次实验快速得到Phz-EG₄在OTAB存在下的组装能景，综合分析确定合适的比例实现三次顺序的水凝胶-溶液转变，同时测定了网络转变相对应的复数黏度变化。并通过对照实验，即基于BO实验点的有（灰色）与无（绿色）0.19当量BTA-EG₄条件下Phz-EG₄与OTAB在水中的预测相图，表明Phz-EG₄ 与 BTA-EG₄ 的非正交性。进一步体现了BO在复杂多组分超分子体系设计中的优势。（图4）

图4. BO用于调控多组分超分子聚合物体系的网络转变。

综上，作者通过将 BO 应用于组装能景描绘、共价修饰优化以及水相超分子网络的调控，作者证明了BO在多组分超分子体系的强大应用前景。BO 的通用性和高效性，不仅减少了对先验知识和专家直觉的依赖，还突显了数据驱动方法在解决多维度挑战中的优势。

作者：ZXY  审校：ZHR

DOI: 10.1021/jacs.5c08539

Link: https://doi.org/10.1021/jacs.5c08539