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这篇综述聚焦刺激响应性智能金属有机框架（MOFs）。详细阐述其设计策略、合成方法，分析不同类型刺激响应 MOFs 特性，探讨在环境修复、药物递送等多领域应用，同时指出局限与未来方向，为相关研究提供全面参考。
引言
环境污染已成为全球重大问题，主要源于城市化、工业化加速以及化石燃料过度消耗。大量有害污染物排放，像重金属（如砷、汞等）、有机染料、有毒气体等，因其毒性、持久性和生物累积性，严重威胁人类健康和生态平衡。吸附法因高表面积和选择性，成为处理污染的有效策略，而金属有机框架（MOFs）作为先进吸附材料备受关注。
MOFs 是由金属离子或金属簇与有机配体配位形成的结晶多孔材料，具有高表面积、可调节的独特孔结构等优势，在环境修复、气体存储、催化等多领域应用广泛。但 MOFs 在实际应用中存在诸多挑战，如对特定污染物吸附选择性差，在不同环境条件下稳定性不足，吸附后回收困难且常用解吸溶剂有毒。于是，“智能 MOFs” 应运而生。
智能 MOFs 能对温度、光、磁场、pH 和氧化还原电位等多种环境刺激做出响应。例如，将四苯乙烯（TPE）分子引入 ZIF-71 框架，使 MOF 能通过荧光增强对机械刺激做出反应，可作应力传感器；在 Mg-MOF-74-III 框架中引入芳基偶氮唑基团，赋予 MOF 对光等外部刺激的响应能力；在 Cu-MOF 表面涂覆角蛋白，使其对 pH 和氧化还原等生物刺激有响应，可用于开发多刺激响应的药物载体 。这些智能 MOFs 可实时控制吸附过程，如 pH 响应性 MOF 能根据周围 pH 变化开合孔隙，选择性吸附污染物。
不同刺激的介绍
刺激响应性 MOFs 是一类复杂的智能材料，在受到外部刺激时会发生结构、化学或物理变化。这些刺激根据其性质和与 MOFs 的相互作用进行分类，主要包括热、化学、机械、电磁等刺激类型。深入理解这些刺激，对于根据催化、传感、药物递送、环境修复和储能等特定应用需求定制 MOFs 至关重要。
刺激响应性 MOFs 的合成方法
智能 MOFs 可通过无机和有机部分之间的先进化学相互作用形成有益的结构网络。合成智能 MOFs 需要全面分析其化学性质，以确定其在生物医学应用中的安全性。目前，已报道多种合成技术和方法用于制备不同的 MOFs，如快速沉淀法、水热或溶剂热合成法、表面活性剂介导的热法等。
合理设计方法
理论上，可在纳米材料中加入不同的刺激响应性化合物。但传统高密度纳米材料空间有限，限制了刺激响应分子的移动性，因其孔隙不足，使客体分子难以有效对外界刺激做出反应。而 MOFs 的多孔结构为刺激响应分子提供了更有利的环境，有助于提高其响应效率。
修改策略
根据智能 MOF 结晶和功能化的顺序，修改程序分为三类：预合成修改、后合成修改和原位修改。预合成修改是在 MOF 合成前对原料进行修饰；后合成修改是在 MOF 合成后对其进行功能化处理；原位修改则是在 MOF 合成过程中引入功能基团。
人工智能在 MOF 研究中的应用
近年来，计算机科学和技术的突破借助机器学习（ML）和人工智能（AI）显著加速了针对特定应用的新型结构的创建和定制。AI 辅助的金属有机框架合成可利用机器学习方法和计算模型预测最佳合成途径和材料特性，有助于解决传统合成方法中的问题。目前的研究进展集中在创建能够准确预测 MOF 结构和性能的 AI 模型。
刺激响应性 MOFs 的类型
刺激响应性金属有机框架（MOFs）根据对热、化学、机械或电磁刺激的响应进行分类。每一类都利用特定的框架 - 刺激相互作用，导致相转变、孔径调整或电子性质变化。此外，在 MOF 中引入功能基团、响应性聚合物或客体分子，可增强其在先进应用中的多功能性。
应用
智能 MOFs 能对 pH、温度、光、压力和湿度等环境刺激做出响应，在多个领域具有重要应用。在药物递送中，可精确控制药物释放，例如针对酸性肿瘤部位释放药物；在气体存储和分离应用中，可调整孔隙结构，有效吸附和释放 H2或 CO2等气体；在环境传感方面，可检测环境中的污染物。此外，还在组织修复、生物成像、可充电电池等领域展现出潜在应用价值。
结论
刺激响应性智能 MOF 材料在响应温度、光、pH、压力、磁、电和湿度等多种触发因素方面取得了显著进展，在环境修复、离子吸附、废水处理、CO2捕获、组织修复、药物递送、生物成像、可充电电池、H2存储和燃料电池等领域具有广泛的应用前景。这种响应性不仅能高效、选择性地去除污染物，还为众多领域带来了新的发展机遇。
局限性和未来展望
尽管在前沿材料科学领域取得了有前景的突破，但智能 MOF 材料的研究仍处于初期阶段。为充分发挥其在环境修复、气体分离、离子吸附、锂电池和离子传输等多种应用中的潜力，需进一步研究各种刺激响应性 MOF 复合材料及其潜在的响应机制。目前，实际应用中存在诸多重大挑战，如材料稳定性、成本效益和大规模生产等问题。未来研究应聚焦于克服这些挑战，探索新的设计策略和合成方法，以推动智能 MOF 材料的广泛应用。
