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        分子印跡的選擇性“寬度”的研究進(jìn)展*

        2021-04-09 13:01:18畢曉東張瀟晗牛麗穎
        廣州化工 2021年7期
        關(guān)鍵詞:功能評價方法

        畢曉東,張瀟晗,牛麗穎

        (1 河北中醫(yī)學(xué)院,河北 石家莊 050091;2 河北省中藥配方顆粒創(chuàng)新中心,河北 石家莊 050091;3 河北省中藥材品質(zhì)評價與標(biāo)準(zhǔn)化工程研究中心,河北 石家莊 050091)

        分子印跡聚合物(Molecularly imprinted polymers,MIPs)是對特定分子具有選擇性的仿生智能材料。通過選取與模板分子具有作用力的功能單體,通過交聯(lián)反應(yīng)、自組裝等方法固定功能單體使其圍繞模板分子形成具有特殊空腔結(jié)構(gòu)的幾何排布,在功能單體和結(jié)構(gòu)互補(bǔ)空腔的雙重作用下,分子印跡可以針對不同的模板分子定制和調(diào)控選擇性,并用于分離、傳感、催化等多個領(lǐng)域[1-4]。如何構(gòu)建和調(diào)控分子印跡的選擇性,一直是該領(lǐng)域的研究熱點,幾乎所有的分子印跡的研究論文都圍繞選擇性的構(gòu)建與調(diào)控展開。筆者基于自身的研究經(jīng)歷,圍繞分子印跡選擇性的分類、調(diào)控方法、評價體系、篩選方法等方面,對近幾年的研究論文進(jìn)行總結(jié)歸納,供同行交流。

        1 分子印跡選擇性的分類和調(diào)控方法

        分子印跡聚合物的選擇性是在模板分子誘導(dǎo)下產(chǎn)生的,其選擇性識別的對象為目標(biāo)分子,即分子印跡的過程是使用模板分子誘導(dǎo)產(chǎn)生對目標(biāo)分子的選擇性識別。筆者根據(jù)模板分子與目標(biāo)分子的結(jié)構(gòu)關(guān)系,將選擇性進(jìn)行進(jìn)一步分類,并分別進(jìn)行討論。

        1.1 “窄”選擇性(模板分子=目標(biāo)分子或片段)

        “窄”選擇性,或通常稱之為“高”選擇性,是指所制備的分子印跡聚合物對目標(biāo)分子具有專一的識別能力。模板分子被移除后聚合物仍然能夠依靠印跡空腔與模板分子互補(bǔ)的幾何形狀和特定分布和取向的功能單體,來“記憶”模板分子的整體或者部分,因此,提高選擇性識別能力的重點就是(1)提高功能單體與模板分子之間的相互作用力;(2)提高印跡空腔對模板分子的空間互補(bǔ)性。

        提高功能單體與模板分子之間的作用力,研究人員開發(fā)了以下幾種方法:(1)相比于非共價印跡體系,采用共價印跡體系,即采用強(qiáng)相互作用力的功能單體[5],如采用苯硼酸及其衍生物,利用苯硼酸與鄰二羥基型化合物分子(糖、糖蛋白等)可在酸堿切換中可逆結(jié)合的特點,制備具有環(huán)境響應(yīng)性的分子印跡聚合物;(2)采用多種功能單體協(xié)同作用[6];(3)設(shè)計并合成具有多重作用力的功能單體[7];(4)直接使用如核酸適配體等高選擇性的功能單元[8]。從物理學(xué)的角度,力是兼具大小和方向的矢量。除了提高作用力的大小,研究人員還發(fā)現(xiàn),功能單體與模板分子之間作用力的空間取向或者分布,也能影響印跡材料的選擇性,南京大學(xué)劉震教授課題組發(fā)現(xiàn)[9],通過苯硼酸固定糖蛋白,再通過可控聚合反應(yīng)生成一層印跡聚合物,該印跡聚合物的厚度等于固定糖蛋白尺寸的三分之二左右時,印跡選擇性最佳。

        提高印跡空腔對模板分子的空間互補(bǔ)性,即保持功能單體與模板分子的最佳作用位置,可以有以下幾種方案:(1)經(jīng)典的體相印跡法需要碾磨印跡聚合物,這種容易破壞部分印跡空腔,可以用表面印跡等方法代替[9];(2)采用剛性交聯(lián)體系,如引入籠型聚倍半硅氧烷[10],減少印跡聚合物本身由于高分子的鏈運(yùn)動產(chǎn)生的形變;(3)采用光引發(fā)等快速聚合體系[11],減少長時間反應(yīng)過程中功能單體偏離最佳分布的可能??涨换蛘呖椎辣旧硗ㄟ^尺寸產(chǎn)生的選擇性,在尺寸排阻色譜、框架化學(xué)等[12-13]均有諸多體現(xiàn),分子印跡的研究中,也有發(fā)現(xiàn)具有對幾何形狀的“記憶”效應(yīng)[14]。

        天然抗體是通過一個或者多個抗原決定簇來識別抗原的,受此啟發(fā),采用模板分子中的特征性部分可以代替其整體,仍然能夠產(chǎn)生對模板分子具有“記憶”的印跡聚合物,這種方法就是類抗原決定簇印跡方法[15-18],通過篩選模板分子中具有專屬性的特征結(jié)構(gòu)部分用于印跡,特別適合模板分子是蛋白質(zhì)等大分子的情況,但需要對模板分子的結(jié)構(gòu)有著充分的了解,特別是選取的特征結(jié)構(gòu)不能位于模板分子內(nèi)部,否則印跡空腔內(nèi)的功能單元無法識別模板分子的內(nèi)部結(jié)構(gòu)而造成印跡失敗。

        1.2 “寬”選擇性(模板分子=目標(biāo)分子群、模板分子群=目標(biāo)分子、模板分子群=目標(biāo)分子群)

        與前述的“窄”選擇性的“一一對應(yīng)”不同,“寬”選擇性希望得到的印跡聚合物能夠識別模板分子及其結(jié)構(gòu)類似或者功能相關(guān)的物質(zhì),從而用于復(fù)雜體系多種成分的同時分析或者功能評價。已經(jīng)有以下幾種方法:(1)多模板印跡的方法:采用多個分子作為印跡模板制備分子印跡材料,可以實現(xiàn)對多種化合物同時進(jìn)行選擇性保留或者抓取[19]。多模板印跡方法是組選擇性目標(biāo)明確的印跡方法,在制備過程中需要考慮兩種模板之間的相互作用給印跡材料帶來的影響,也可將不同的印跡材料進(jìn)行均勻混合。(2)仿真模板(dummy template)的方法:通常是選取一個具有代表性的化合物為模板分子,稱之為仿真模板,然后通過仿真模板印跡的材料對所感興趣的一組被分析物進(jìn)行抓取或保留[20-26]。(3)樣品模板印跡的方法:直接采用待分析的實際樣品作為印跡模板,而不是待分析樣品中的任何一種具體的組分。Yang等直接采用雞蛋的蛋白成分作為樣品模板(sample template)或待定模板(pending template)在毛細(xì)管內(nèi)制備印跡材料并用于雞卵樣品的分析。作者認(rèn)為通過調(diào)節(jié)樣品模板在印跡聚合體系中的濃度,可以選擇性地將能夠與功能單體充分作用的、濃度高于一定閾值的組分進(jìn)行印跡[27]。該研究工作拓展了分子印跡中模板的概念,為使用分子印跡研究復(fù)雜體系提供了一種全新的思路,但對所制備的分子印跡聚合物的選擇性的調(diào)控,并不能做到預(yù)先控制。

        2 分子印跡選擇性的評價體系

        分子印跡聚合物對目標(biāo)分子的選擇性,是在模板分子參與合成過程的誘導(dǎo)下產(chǎn)生的,因此,通常需要對比有無模板分子的參與生成的聚合物(有模板參與的稱為印跡聚合物,無模板參與的稱為非印跡聚合物)分別對目標(biāo)分子的選擇性響應(yīng),來測評選擇性是否產(chǎn)生以及選擇性的大小。對目標(biāo)分子的響應(yīng)具體而言是根據(jù)應(yīng)用形式不同的測量值,如保留時間、電化學(xué)信號、光譜強(qiáng)度、吸附量等[2,4]。通常采用印跡和非印跡對目標(biāo)分子響應(yīng)的比值作為評價指標(biāo),即印跡因子。而采用同一印跡聚合物體系,分別測定兩種不同分子的印跡因子的比值,或者同一印跡聚合物對不同分子的絕對響應(yīng)的比值,可以評價該印跡聚合物對不同分子的選擇性的差異,即交叉選擇性。交叉選擇性可以用于評價印跡聚合物在復(fù)雜體系中(含有多種干擾物)識別目標(biāo)分子的能力,即抗干擾能力或基質(zhì)效應(yīng)的影響[23]。通過分子拓?fù)鋵W(xué)數(shù)據(jù)來進(jìn)一步分析印跡聚合物能夠選擇性識別的分子之間的分子結(jié)構(gòu)相似程度,可以深入分析模板誘導(dǎo)效應(yīng)的構(gòu)效關(guān)系[28]。

        3 分子印跡選擇性的篩選方法

        分子印跡聚合物的選擇性具有對特定模板分子定制的特點,但是通常需要通過印跡因子或者交叉選擇性對制備的印跡聚合物進(jìn)行逐一評價,實驗工作量較大,可以借助組合化學(xué)的理念采用高通量的實驗方法進(jìn)行篩選評價,也可以通過建立數(shù)據(jù)庫等數(shù)字化方法進(jìn)行歸納總結(jié)規(guī)律,或理論化學(xué)的方法進(jìn)行對功能單體進(jìn)行初步篩選,減少實驗工作量或者使實驗更具方向性[29]。

        4 結(jié) 語

        分子印跡聚合物的選擇性是該領(lǐng)域的核心研究內(nèi)容,在成功建立和系統(tǒng)評價選擇性的基礎(chǔ)上,結(jié)合不同的應(yīng)用形式,整合合成化學(xué)的進(jìn)展,可以不斷拓展分子印跡的應(yīng)用。此外,人工智能技術(shù)已經(jīng)在合成化學(xué)甚至化學(xué)文獻(xiàn)中初露鋒芒[30],可以將人工智能技術(shù)用于分子印跡的篩選和評價工作中,使該領(lǐng)域更加系統(tǒng)。

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