I rotaxaner följs förflyttningen av makrocykeln vanligtvis med 1H-NMR spektroskopi. Målet med detta projekt är i stället att utveckla ett system som möjliggör att förflyttningen av makrocykeln kan observeras med hjälp av luminiscerande lantanid emission. Detta bör vara ett kraftfullt verktyg, då luminiscerande emission skulle möjliggöra att makrocykelns position längs med tråden kan avläsas direkt med blotta ögat. För att lantanid-baserade system ska kunna luminiscera krävs det att en aktiverande antennmolekyl finns i närheten av lantaniden. I detta projekt placerades en lantanidligand i den ena stoppande änden av en [2]rotaxan och en antennmolekyl sattes på den trådade makrocykeln. En förändring av pH:t medför att makrocykeln förflyttas närmre till lantanidliganden, vilket i sin tur medför att antennen aktiverar lantaniden och den luminiscerande emissionen startar. Baserat på styrkan av luminiscensen bör man då kunna avgöra makrocykelns position i rotaxanen. I framtiden hoppas vi kunna använda detta visualiseringsverktyg för att kunna börja använda rotaxaner som biosensorer för medicinsk diagnostik. / In rotaxanes, the movement of the macrocycle is usually tracked using 1H-NMR spectroscopy. The goal of this project is to instead develop systems so one can follow the macrocycle movement through luminescent lanthanide emission. This should be a powerful tool, as luminescence emission would allow for a direct visual readout of the macrocycle position along the thread with the naked eye. To allow luminescence in lanthanide-based systems, a sensitizing antenna molecule needs to be present in close proximity to the lanthanide. In this project, a lanthanide ligand was placed at the stoppered end of a [2]rotaxane, and a sensitizing antenna was attached to the threaded macrocycle. A change in pH induces the macrocycle to move closer to the lanthanide stopper, which causes the antenna to sensitize the lanthanide and start the luminescence emission. Based on the strength of the luminescence, one should then be able to determine the location of the macrocycle in the rotaxane. We hope to use this visual readout tool to eventually turn rotaxanes into useful point-of-care biosensors for medical diagnostics.

Deep learning methods applied to chemistry can speed the discovery of novel compounds and facilitate the design of highly complex structures that are both valid and have important societal applications. Here, we present a pioneering exploration into the use of Generative Artificial Intelligence (GenAI) to design coordination cages within the field of supramolecular chemistry. Specifically, the study leverages GraphINVENT, a graph-based deep generative model, to facilitate the automated generation of tetrahedral coordination cages. Through a combination of computational tools and cheminformatics, the research aims to extend the capabilities of GenAI, traditionally applied in simpler chemical contexts, to the complex and nuanced arena of coordination cages. The approach involves a variety of training strategies, including initial pre-training on a large dataset (GDB-13) followed by transfer learning targeted at generating specific coordination cage structures. Data augmentation techniques were also applied to enrich training but did not yield successful outcomes. Several other strategies were employed, including focusing on single metal ion structures to enhance model familiarity with Fe-based cages and extending training datasets with diverse molecular examples from the ChEMBL database. Despite these strategies, the models struggled to capture the complex interactions required for successful cage generation, indicating potential limitations with both the diversity of the training datasets and the model’s architectural capacity to handle the intricate chemistry of coordination cages. However, training on the organic ligands (linkers) yielded successful results, emphasizing the benefits of focusing on smaller building blocks. The lessons learned from this project are substantial. Firstly, the knowledge acquired about generative models and the complex world of supramolecular chemistry has provided a unique opportunity to understand the challenges and possibilities of applying GenAI to such a complicated field. The results obtained in this project have highlighted the need for further refinement of data handling and model training techniques, paving the way for more advanced applications in the future. Finally, this project has not only raised our understanding of the capabilities and limitations of GenAI in coordination cages, but also set a foundation for future research that could eventually lead to breakthroughs in designing novel cage structures. Further study could concentrate on learning from the linkers in future data-driven cage design projects. / Deep learning-metoder (djup lärande metoder) som tillämpas på kemi kan påskynda upptäckten av nya molekyler och underlätta utformningen av mycket komplexa strukturer som både är giltiga och har viktiga samhällstillämpningar. Här presenterar vi en banbrytande undersökning av användningen av generativ artificiell intelligens (GenAI) för att designa koordinationsburar inom supramolekylär kemi. Specifikt utnyttjar studien GraphINVENT, en grafbaserad djup generativ modell, för att underlätta den automatiska genereringen av tetraedriska koordinationsburar. Genom en kombination av beräkningsverktyg och kemiinformatik syftar forskningen till att utöka kapaciteten hos GenAI, som traditionellt tillämpas i enklare kemiska sammanhang, till den komplexa och nyanserade arenan för koordinationsburar. Metoden innebar inledande förträning på ett brett dataset (GDB-13) följt av transferinlärning inriktad på att generera specifika koordinationsburstrukturer. Dataförstärkningstekniker användes också för att berika träningen men gav inte några lyckade resultat. Flera strategier användes, inklusive fokusering på enstaka metalljonsystem för att förbättra modellens förtrogenhet med Fe-baserade burar och utöka träningsdataset med olika molekylära exempel från ChEMBL-databasen. Trots dessa strategier hade modellerna svårt att fånga de komplexa interaktioner som krävs för framgångsrik generering av burar, vilket indikerar potentiella begränsningar inom både mångfalden av träningsdataset och modellens arkitektoniska kapacitet att hantera den invecklade kemin i koordinationsburar. Däremot var träningen på de organiska liganderna (länkarna) framgångsrik, vilket betonar fördelarna med att fokusera på mindre byggstenar. Dock är fördelarna med detta projekt betydande. Den kunskap som förvärvats om hur generativa modeller fungerar och den komplexa världen av supramolekylär kemi har gett en unik möjlighet att förstå utmaningarna och möjligheterna med att tillämpa GenAI på ett så komplicerat område. Erfarenheterna har visat på behovet av ytterligare förfining av datahantering och modellträningstekniker, vilket banar väg för mer avancerade tillämpningar i framtiden. Det här projektet har inte bara ökat vår förståelse för GenAI:s möjligheter och begränsningar i koordinationsburar utan också lagt grunden för framtida forskning som i slutändan kan leda till banbrytande upptäckter i utformningen av nya burstrukturer. Ytterligare studier skulle kunna fokusera på att lära sig från länkarna för att hjälpa framtida datadrivna projekt för burdesign.