近日，化工学院李金恒/欧阳旋慧团队在化学综述类顶级期刊Chemical Society Reviews（IF = 39.3）上发表了题为“Synthetic Applications of Electro/Photochemical Halogen Atom Transfer (XAT)-Driven Carbon Radical Chemistry”的综述文章。曾亮博士为论文第一作者，李金恒教授和欧阳旋慧教授为论文共同通讯作者，青岛科技大学为论文第一单位。

卤素原子转移（XAT）策略可通过有机卤化物高效生成碳自由基，进而实现各类碳—碳与碳—杂原子键的精准构建，是复杂分子合成领域极具潜力的核心工具。本综述根据不同的自由基物种，系统总结了芳基、烷基、硅基及硼基等自由基参与的XAT策略研究最新进展。同时，针对光催化（涵盖能量转移驱动及电子受体复合物介导的反应历程）、电催化及其他催化体系介导的有机卤化物XAT过程，展开了全面且深入的机理分析与应用探讨。

XAT自由基物种生成的可能途径

相较于紫外光激发、键的均裂及单电子还原等传统卤代烃脱卤产碳自由基策略，XAT途径可有效克服有机卤化物碳—卤键（高还原电位和高解离能（BDE））的固有挑战，实现在温和反应条件下对惰性碳–卤键的高效活化。该策略不仅拓宽了可参与转化的官能团适用范围，还显著提升了官能团耐受性。此外，通过引入多样化官能团，能够精准调控XAT过程中自由基物种的亲核性；而借助对含多官能团XAT介质的选择性氧化或还原，可实现自由基物种的可控生成。基于此，自由基物种能与有机卤化物实现更优的反应匹配性，进而高效驱动目标碳自由基的形成，最终完成有机卤化物的高选择性转化。

作者认为，电催化、可见光催化及能量转移（EnT）等策略，将成为依托XAT实现有机卤化物高效转化的核心技术路径。借助XAT驱动的碳自由基化学，有望以更加简便高效的方式，完成有机卤化物的精准官能化修饰。本综述能够为该领域研究提供全新视角与有价值的参考，进而推动基于XAT的有机卤化物转化技术的进一步发展。

XAT中机器学习的前景

此外，随着机器学习技术的不断革新，将其深度整合至XAT驱动的碳自由基化学研究中具有重要的意义。通过结合有机卤化物与XAT试剂的固有性质，以及反应体系的各类外部影响因素，机器学习技术预计可在新型XAT试剂的设计与优化、反应条件的精准预测、反应机理的深入解析、不对称合成策略的探索以及新型转化反应的开发等多个维度，发挥强有力的支撑作用。

以上研究得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和山东省泰山学者人才工程计划的资助。

论文链接：https://doi.org/10.1039/D5CS00849B