촉매의 합리적 디자인을 향한 혁신 :: 산업뉴스

식료품, 의약품, 연료, 플라스틱 및 합성섬유의 대부분은, 화학반응이 진행될 수 있는 경로를 제공하는 촉매 없이는 존재하지 못했을 것이다. 그러나 화학자들은 아직도 대부분의 촉매가 어떻게 기능하는지 완전히 이해하지 못하고 있으며, 실험실적인 시행착오를 거쳐서 새로운 촉매를 개발하고 있다.

그러나 Science지에 게재한 유타대학(University of Utah) 화학자들의 새로운 연구에 따르면, 가장 효율적인 촉매의 구조를 정확하게 예측할 수 있는 중요한 반응단계에 대한 충분한 정보를 확보하는 것이 가능하며, 이 방법을 통해 원치 않는 부산물을 최소화하면서 공정 속도를 향상시킬 수 있다고 소개하고 있다.

유타대학 화학과 교수이자 교신저자인 Matthew Sigman은, 본 연구를 통해 반응 공간 내에서의 어떤 촉매와 기질의 성능도 훨씬 잘 예측할 수 있게 되었다고 평가하였다.

개발된 방법은 더 개선된 완전히 새로운 촉매를 설계하는데 도움을 줄 것이다. 분자의 부착과 형태 변화에 관여하는 힘에 대한 명확한 이해를 통해, 화학자들은 조절하기 불가능하거나 혹은 중요하지 않다고 여겨졌던 상호작용의 이점을 활용할 수 있게 되었다.

본 연구의 제1저자이자 박사후 연구원인 Anat Milo는, 개발된 방법이 차세대 촉매개발에 핵심적인 역할을 하게 될 것이라고 강조하였다. 본 연구는 캘리포니아대학(University of California, Berkeley) 연구팀과 함께 수행하였다.

촉매의 가치를 과장할 수는 없다. 대략적으로 전 세계 경제 생산량의 1/3 이상은 촉매 공정에 의존하고 있다. 화학공업에서 폐증기(waste steam)를 감소시키려는 노력은 더 나은 촉매 개발에 전적으로 의존하고 있으며, 태양전지 및 인공 광합성과 같은 재생에너지 분야에서도 촉매가 중요한 역할을 담당하고 있다.

본 연구에서 과학자들은 잠재적으로 의약품의 효과를 기대할 수 있는 많은 화합물에서 발견되는 탄소-고리 구조(1,2,3,4-tetrahydroisoquinoline 및 유도체)를 변형하기 위한 반응에 중점을 두었다. 연구팀은 이 반응을 선택한 이유는, 실용적 중요성뿐만 아니라 기존의 표준적인 기술을 통해서는 밝혀낼 수 없는 복잡한 반응이기 때문이다.

탄소 기반의 화합물은 거울상 혹은 광학이성질체(enantiomer)를 형성하게 된다. 완전히 동일한 원자로 구성되지만, 원자의 공간적 배열에 달라서 3차원적인 구조가 달라지게 된다. 마치 사람의 왼손과 오른손과 같다고 할 수 있다. 전형적으로 이 형태 중 한 형태만이 바람직한 화학적 성질을 가지게 된다.

완벽한 촉매는 오직 원하는 거울상 형태만을 생산하는 반응을 유도할 것이다. 어떤 출발 물질도 비활성 이성질체의 합성에 쓸데없이 사용되지 않을 것이다. 과학자들은 한 가지 형태 혹은 최종 생성물을 생산하는 반응을 유발하는 핵심적인 상호작용을 찾고 있다.

통찰력을 얻기 위해, 연구팀은 체계적인 구조 변화를 갖도록 한 여러 촉매들을 제조하였다. 분자의 특정 위치에서, 일련의 원자 혹은 원자 그룹을 치환하여 분자의 크기 혹은 전자 특성을 변화시켰다. 촉매를 담지하는 화학적 지지체에 대한 연구도 동일한 방법으로 진행하였다.

이런 실험을 통해 연구팀은 선택된 촉매가 어떻게 작용하여 원하는 물질을 생성하는지 조사하였다. 낮은 선택성부터 높은 선택성에 이르기까지 방대한 자료가 실험을 통해 생산되었다. 중요한 것은, 연구팀은 어떤 자료도 버리지 않았으며, 선택성이 아주 나쁜 자료조차도 폐기하지 않았다. 이것은 빅 데이터의 전제이다. 나쁜 결과라는 것은 없으며, 모든 실험결과는 나름 의미를 지니기 때문에 중요하다고 Sigman은 밝혔다.

연구팀은 이 자료들을 이용해 통계적 분석을 수행하여 촉매와 반응의 선택성과 가장 명확한 관계를 보이는 기질의 구조적 특성을 규명하였다. 이 상화관계를 바탕으로, 연구팀은 최종결과를 예측하는 컴퓨터 모델을 개발하였다.

20가지 다른 촉매-기질 쌍에 대한 추가적인 실험에서는, 모델이 선택성을 정확히 예측하는 것으로 나타났다. 어떤 촉매는 지금까지 밝혀진 어떤 반응보다도 뛰어났다. 이 반응을 묘사하기 위해 개발된 모델을 통해 정확히 예측된 바와 같이 최소량의 부산물만이 형성되었다.

방대하고 복잡한 데이터들을 파악하기 위해, 연구팀은 관련된 모든 정보를 시각화하는 방법을 고안해야만 했다. 일례로, 연구팀은 각 촉매의 선택성과 다른 기질과의 관계를 그래프로 나타내었다. 이런 그래프들을 분자가 변형된 위치에 대해 배열하였다. 이 데이터의 체계적인 배열은 밝혀지지 않았던 의미 있는 경향을 파악할 수 있도록 해 주었다. 이런 경향은 반응 과정 동안 전자 특성 및 기하학적 형태와 관련된 것들이었다.