每个晶体的外形通常对应其内部的分子排列方式。研究人员指出，在一类被称为“光开关晶体”的材料中，分子可在光照触发下改变构型，使晶体发生形变、扭曲并伴随性质变化，涉及颜色与电子导电性等特征，因此在制药、数据服务器等应用场景中受到关注。不过，相关晶体形态与性质的可控性仍然有限。

布法罗大学文理学院化学系教授Jason Benedict带领团队以二噻吩乙烯（dithienylethene）为代表的光活性分子开展结晶研究，尝试获得19种不同晶体结构，但其中仅有两种对光照表现出响应。Benedict表示，这一结果促使团队进一步追问：哪些晶体结构更有利于光活性表现，以及为何大量光活性分子最终会以非光活性形态被“锁定”。

为此，团队提出一种新的晶体观察与比较框架：不再将单个晶体结构视为孤立对象，而是把它们纳入更大规模的定量分析体系，作为可比较的数据点。该方法被称为D–D分析，旨在测量光活性分子在数万个可能晶体结构（晶格）中的排列方式，并将几何排列转化为数值数据，以用于识别哪些结构更可能具备光活性，同时解释大量结构缺乏光活性的原因。

Benedict指出，剑桥结构数据库（Cambridge Structural Database）作为全球整理规模最大的晶体结构数据库，已收录超过100万个晶体结构。他表示，研究应从“单一结构”扩展到“结构集合”，并考察几何形状与光活性及其他性质之间的关系。Benedict同时担任UB Hauptman-Woodward研究所临时主任。

在研究路径上，团队还提出对晶体研究实践的调整建议，包括扩展“晶体景观”的定义，将晶体几何形状纳入分析维度，并鼓励研究人员像报告成功结果一样，公开发表未能获得光活性等“失败”结晶结果。Benedict称，许多光活性晶体的成功生长在很大程度上带有偶然性，团队希望通过数据化方法提升过程的可解释性。

传统上，“晶体景观”多以能量为核心指标，用能量高低描述分子可能形成的晶体结构范围：低能量结构更稳定，高能量结构相对不稳定。这一框架在药物研究中应用广泛，制药企业通常关注药物分子的最低能量晶体结构。Benedict团队则尝试用D–D分析从几何角度构建晶体景观：当晶体结构被数值化后，可在“地图”上形成数据点并聚类为几何相近的结构簇，研究人员可据此比较不同簇之间的共性与差异，进而寻找影响结晶结果的条件线索。

团队同时注意到，数据库中光活性晶体结构的公开记录可能相对偏多，而非光活性结构的披露不足，可能导致数据分布失衡。Benedict表示，这种偏差会影响后续基于数据的分析，尤其在机器学习工具日益用于化学研究的背景下，训练数据的偏倚可能使算法将某些“常见特征”误判为光活性的原因。

在公开“失败结果”方面，Benedict团队已将其获得的非光活性晶体结构发表于国际晶体学联合会期刊《IUCrJ》。他表示，理解为何会得到非光活性晶体，是提高获得光活性晶体概率的必要前提。

此外，团队近期利用D–D分析得到一项与传统预期不完全一致的观察：二噻吩乙烯这类光活性分子并不总是结晶为其低能量结构。研究显示，紧密堆积作用可能将分子推向高能量结构并使其稳定，从而维持一种按常规判断应更不稳定的形态。相关结果发表于2024年《晶体生长与设计》（Crystal Growth & Design）。Benedict表示，这一发现对晶体工程，尤其是晶体结构预测提出更高挑战，而如何应对仍有待进一步研究；团队希望其方法至少能帮助研究者更清晰地识别晶体形成的规律。