《iScience》：From pixels to pores: 3D-(im)printed hierarchically porous polymer monoliths
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本文报道了首例基于液晶显示（LCD）3D打印技术制备的具有可编程宏观几何结构与可调分级孔隙的分子印迹聚合物（3DMIPs）的全面表征研究。以药用分子大麻二酚（CBD）为模板，该工作成功将3D打印MIPs概念拓展至治疗性化合物，揭示了其通过优化孔结构与传质性能显著提升结合效率的机制，为开发可持续、可扩展的分离纯化材料提供了新策略。
Highlights
本研究的主要亮点在于：分级多孔的三维（分子）印迹（3D-(im)printed）聚合物整体材料能够实现对大麻二酚（CBD）的特异性富集；针对治疗性CBD的分子印迹聚合物（MIPs）的3D打印概念已成功转化；首次对3DMIPs进行了全面表征，为材料优化奠定了基础；3DMIPs的制备过程具有可扩展性、重现性好且可持续的特点。
Summary
桥接分子识别与可扩展材料是聚合物科学中的一个核心挑战。本研究首次对基于液晶显示（LCD）技术3D打印的分子印迹聚合物（3DMIPs）进行了全面表征，这些材料具有数字可编程的宏观几何形状和可调的层级孔隙率，揭示了其优化潜力。作为案例研究，展示了以特异性富集大麻二酚（CBD）为目标的3DMIPs。高度多孔的晶格结构实现了10.3倍的CBD富集倍数，印迹因子（IF）为3.7，CBD吸附量达到1.65 mg/g，性能优于较粗糙的类似结构。成像技术和孔隙度测定揭示了孔结构、孔互连性和孔径分布，这些因素与宏观几何形状共同关键地影响着这些功能性3D材料中的传质和结合效率。3DMIPs表现出优异的热稳定性，突出了其在实际应用中的适用性。这项工作解决了分子识别、可扩展性和设计自由度之间的权衡问题，将3DMIPs定位为各种应用（例如从复杂植物基质中纯化促进健康物质）的有前景的候选材料。
Introduction
分子印迹聚合物（MIPs）通过形成与目标物质互补的有组织、功能性结合位点来模拟天然识别系统。理想情况下，MIP吸附剂结合了类抗体的特异性和亲和力，以及合成聚合物固有的优势，如化学和机械稳定性及可调性。这些特性使MIPs不仅具有仿生性，在某些方面甚至具有“生物优越性（biosuperior）”，使其成为从分离、诊断到催化、药物递送和传感器等广泛应用领域的有前景的候选者。尽管MIPs具有概念上的吸引力和潜力，但其广泛实施和商业化规模推广仍受到阻碍，特别是在材料和结构均一性及重现性方面的限制。
传统的MIP制备方法（如常规本体聚合）虽可扩展但存在功能缺陷：结合位点分布不均、模板分子泄漏、扩散限制（即传质慢）以及结构控制差（即研磨后颗粒形状和尺寸不规则）。因此，研究已转向更先进的印迹技术，例如用于微米和纳米级珠粒的直接聚合技术（如悬浮聚合、乳液聚合或沉淀聚合）和表面印迹。例如，具有固有介孔性和表面限制结合位点的分级印迹甲基丙烯酸酯基MIP珠粒已被报道可改善结构控制和结合位点可及性。Halleli等人展示了表面接枝的薄壁印迹聚合物珠粒，具有可及且均匀的结合位点，从而在保留性、对映选择性和传质方面增强了色谱性能。通过精细调控介孔或大孔聚合物结构以及表面限制的结合位点，可以优化传质性能和结合容量。虽然特别是纳米级MIPs通过改善结合位点可及性和减少异质性解决了许多性能相关问题，使其非常适合某些分析应用，但其合成通常涉及复杂的多步骤和低产率过程，并且存在批次间重现性挑战。在宏观尺度上，实际应用还因流通系统中高压降以及纳米材料形式集成困难（即易于处理性）而进一步复杂化。
为了克服功能性、可扩展性和适用性之间的权衡，研究者建立了一种基于液晶显示（LCD）的3D打印自下而上方法。该策略将两个自组装过程——非共价分子印迹和聚合诱导相分离（PIPS）——整合到单一的制造工作流程中。它能够直接、无乳液地制造具有分子识别能力和数字可编程宏观几何形状的独立、分级多孔的3D-（分子）印迹聚合物（3DMIP）整体材料。通过将空间分辨设计与自组织（亚）微米级孔隙率相结合，该过程提供了对结构-功能关系的独特控制，增强了传质，同时降低了整体材料在流通系统中的压降——这是未来高效操作的关键参数。因此，将设计自由度与可扩展的分子识别相结合，为以前所未有的方式定制整体分离介质特性提供了一条新途径。值得注意的是，该过程与低成本、市售的打印机兼容，并且根据AGREEMIP可持续性评估框架，其在制造过程中不产生固体废物（与传统MIP合成相比），部分有助于可持续性。层级孔隙率源于确定的宏观孔（即由基于LCD的打印机的像素引导的空间控制光聚合产生的孔）和相分离驱动的（亚）微米级孔之间的相互作用。两种孔类型（固有孔和打印孔）均可通过打印设计或树脂配方进行调节。总体而言，该策略为具有应用就绪几何形状的3DMIP整体材料提供了一条经济、可扩展且可重现的途径，并且研究者假设该印迹程序可以转移到其他模板分子上。
在先前关于针对环境污染物3DMIPs的原理验证研究基础上，本研究首次对基于LCD的3DMIPs中的结构-功能关系进行了全面分析。作为该方法可转移性的案例研究，首次展示了用于特异性富集具有药学相关性的小分子大麻二酚（CBD）的3DMIPs。尽管CBD具有治疗潜力，但从复杂的大麻粗提物中工业规模纯化CBD的效率低下。常规蒸馏方法通常导致大量CBD损失，而可扩展的替代方案需要劳动密集型、多步骤程序或昂贵的设备。因此，分级多孔的宏观3DMIPs为高效且成本效益高的CBD纯化提供了一条有前景的途径。然而，此类材料在文献中仍然探索较少，特别是在系统性的结构-功能分析方面。本研究系统地分析了它们的吸附性能、孔隙率、热稳定性和机械性能，为这些先进材料提供了前所未有的见解。这些结果为未来材料优化和在连续纯化过程中的实施提供了理论依据。
Results and discussion
为了制造CBD（分子）印迹整体材料及其非印迹对照聚合物（NIPs），研究者配制了光可聚合的、甲基丙烯酸酯基树脂，该树脂被设计用于层级孔隙率和分子识别。在逐层3D打印中，单体、引发剂和致孔剂的选择对于实现高分子印迹保真度、定制形态和稳健的机械性能至关重要。功能单体2-羟乙基甲基丙烯酸酯（HEMA）和交联剂乙二醇二甲基丙烯酸酯（EGDMA）与光引发剂双(2,4,6-三甲基苯甲酰基)-苯基氧化膦（BAPO）结合，选择BAPO是因为其光谱与打印机的发射光谱兼容。通过二元致孔剂体系（3.6/1 v/v 环己醇/1-癸醇）引入固有孔隙率，在光聚合过程中促进相分离。均质树脂通过数字控制的光结构化被图案化成晶格立方体，产生具有50%理论孔隙体积（由树脂中的致孔剂含量决定）的多孔宏观聚合物。
考虑到商业3D可打印树脂和常用于非共价分子印迹的分子构建模块共享（甲基）丙烯酸酯化学，研究者假设用定制的致孔剂体系补充商业树脂配方为3DMIP合成提供了一条直接的途径。
在合成之后，研究者系统评估了计算机辅助设计（CAD）定义的宏观几何形状、孵育时间和pH值对CBD在批次结合研究中吸附的影响。所有结果均与使用相同打印方案和树脂（但不存在CBD的情况下）合成的NIPs进行基准测试，以阐明印迹效应和吸附性能的差异。
Binding behavior of the 3D polymer cubes for CBD
制造了两种不同的3D晶格结构以评估宏观设计如何影响CBD吸附：（1）精细结构的晶格矩阵（S1）和（2）较粗糙的类似结构（S2）。在批次结合实验中，S1型3DMIPs表现出显著优越的性能，其印迹因子（IF）为3.7，吸附容量为1.65 mg/g——比其更庞大的S2对应物（IF：1.2；Q：0.51 mg/g）高出3倍以上。S1型3DMIPs中这种优异的结合行为归因于更精细的晶格结构中缩短的扩散路径和增加结合位点可及性。
此外，S1 3DMIPs实现了10.3的富集因子，突出了它们从水-有机体系中高效提取CBD的适用性。重要的是，结合具有重现性，变异系数低于9%。相比之下，相应的3DNIPs显示出可忽略的结构依赖性差异，支持了分子印迹效应的存在和定制结合位点的缺失（即非特异性结合）。这些发现验证了层级3D支架的设计原理，以增强功能聚合物系统中的传质和结合位点可及性。
与本文介绍的3DMIPs相比，已有报道称纳米颗粒、甲基丙烯酸酯基CBD印迹聚合物的吸附容量高达26.51 mg/g，IF为3.35，表明未来材料优化的潜力。尽管绝对容量低于性能最佳的纳米颗粒MIPs，但S1和S2 3DMIPs的容量仍然显著超过其他报道的CBD印迹聚合物。
时间依赖性吸附研究（15分钟至21小时）证实了在更高效的S1 3DMIPs中存在显著的印迹效应，IF在2.6至3.7之间。MIPs表现出快速的初始CBD摄取，在大约400分钟后接近平衡，吸附容量约为3.5 mg/g，而NIPs始终表现出较低的吸附容量，平台期约为1.3 mg/g。这些不同的动力学曲线证实了成功的分子印迹和3DMIPs中CBD结合位点的存在。
为了更深入地了解这些摄取机制，研究者首先对吸附动力学进行了建模。与伪一级模型相比，伪二级模型提供了更好的拟合，这与先前关于非共价MIPs中特异性吸附过程的报道一致。对于3DMIPs，伪二级模型得出的决定系数（R2）为0.976，均方根误差（RMSE）为0.151，而伪一级模型的R2= 0.933，RMSE = 0.251。类似地，对于3DNIPs，伪二级模型达到R2= 0.928和RMSE = 0.096，而伪一级模型导致R2= 0.875和RMSE = 0.127。然而，这两种模型都假设固定的平衡吸附容量，这在我们的有限体积系统中可能不成立，因为CBD浓度随时间降低。因此，为了补充这些经验动力学拟合，研究者额外应用了Crank的扩散模型（用于从搅拌的有限体积系统吸附到平面薄片）来推导两种S1型聚合物的近似表观扩散系数。使用立方体柱壁厚度的一半（190 μm）作为特征长度尺度，得出印迹和非印迹聚合物的近似表观扩散系数分别为D3DMIP= 3.9 × 10?13m2/s 和 D3DNIP= 2.5 × 10?13m2/s。这些值证实了3DMIPs增强的传质性能——大约快1.6倍——并强调了通过分子印迹实现的动力学优势。
使用S1型聚合物进行的额外结合实验表明，CBD相对于槲皮素（一种天然存在于大麻中并含有多个羟基的黄酮类化合物）和孕酮（一种具有相同摩尔质量和相似大小的生物活性化合物）具有优先结合性，表明其特异性。此外，pH依赖性实验显示，在所有测试条件下，3DMIPs对CBD的摄取始终较高，在pH 11.8时达到最大值2.42 mg/g（IF：3.2），富集因子为16.8。pH 11.8时吸附增强是由于CBD的酚羟基去质子化，从而增强了其氢键受体能力。同时，HEMA的脂肪族羟基部分预计在pH 11.8时主要保持质子化，作为有效的氢键供体，促进与去质子化CBD的相互作用。这种pH敏感性可以在未来的实际纯化应用中加以利用。总之，这些发现证实了3DMIP合成策略从雌二醇到其他靶标（以CBD为例）的可转移性。
Porosity characterization of the macroscopic 3D polymers (S1 3DMIP vs. S1 3DNIP)
在证明了3D功能聚合物对CBD的结合性能（即概念成功转移）之后，研究者接下来分析了它们的结构特征，以将形态与性能关联起来。关键参数包括比表面积、孔径分布和骨架密度。
通过氮气吸附等温线，使用Brunauer-Emmett-Teller（BET）方法计算了粉碎样品（3DMIPs和3DNIPs，每种包括S1和S2）的比表面积。随后从这些吸附数据通过Grand Canonical Monte Carlo（GCMC）模拟推导出孔径分布。
合成的聚合物表现出大约80.5至95.2 m2/g的比表面积。尽管S1 3DNIP表现出最高的表面积，但其印迹对应物S1 3DMIP表现出更优的吸附容量。这一观察结果与先前关于多孔3DMIPs的发现一致，强调吸附效率不仅取决于表面积，还取决于扩散路径和结合位点可及性，这两者都受宏观设计的影响。实际上，即使具有可比比表面积但不同晶格几何形状的3DMIPs也表现出显著不同的结合行为，突显了宏观结构设计在功能聚合物系统中的关键重要性。
虽然大的表面积有利于提供结合位点，但这些功能材料的形态显著决定了结合位点的扩散和可及性。尽管氮气吸附提供了对层级结构材料中介孔域的洞察，但其在大孔体系（特别是大于100 nm的孔）中的适用性有限。为了获得更深入的理解，研究者用汞侵入孔隙度测定法和氦气比重法补充了对性能更好的S1型聚合物的分析，从而也将大孔考虑在内。应当注意，虽然汞侵入孔隙度测定法提供了关于孔径分布和连通性的有价值信息，但高侵入压力可能导致机械柔软或脆弱的聚合物网络中的局部压实、变形和孔塌陷。
汞侵入孔隙度测定法证实了这些聚合物中存在互连的分级孔隙率，计算出的3DMIP和3DNIP的孔隙体积分别为45% ± 1% 和 40% ± 1%。氦气比重测定法表明3DNIP的骨架密度有 marginally 降低的趋势，表明存在少量不可及的、孤立的孔。尽管骨架密度的绝对差异不被解释为具有统计学意义，但这种趋势与汞侵入孔隙度测定法的结果一致，后者揭示了3DNIP中连通性较差的孔网络。因此，比重测定数据被解释为支持3DNIP中存在孤立孔的证据，这导致其有效孔隙体积较低（约40% vs. 理论值50%），并最终导致结合性能较低。
来自汞侵入孔隙度测定法的孔径分布表明，NIPs中小孔的丰度更高，中值孔径为35 ± 2 nm，比孔容为0.507 ± 0.021 cm3/g，而MIPs的相应值为44 ± 2 nm和比孔容0.609 ± 0.025 cm3/g。两种材料共享约36 nm的众数孔径。这些结构特征，包括MIPs中更大的孔体积和更好的孔可及性，与先前一项关于理解MIPs中纳米级孔隙率的研究一致，并影响传质，从而导致增强的吸附性能。
然而，对孔隙度测定结果的解释必须考虑“墨水瓶”效应。连接较大内部空腔的狭窄孔喉可能导致对内部空腔尺寸的低估。此外，在较高压力下的压实或孔塌陷会扭曲测量结果。因此，仅凭孔径数据可能无法完全反映功能性孔网络，补充技术对于准确的孔结构分析仍然至关重要。值得注意的是，GCMC推导的介孔分布轮廓与通过汞侵入孔隙度测定法获得的介孔区域趋势相似，突出了这些技术的互补性。
为了验证体相孔隙率数据并直接可视化3DMIP和3DNIP的3D孔结构，进行了高分辨率聚焦离子束/扫描电子显微镜（FIB/SEM）断层扫描。在体积为3.6 × 3.2 × 1.2 μm3（3DMIP）和3.3 × 3.4 × 1.2 μm3（3DNIP）的范围内，以3 nm的切片厚度进行了“切片-观察”。在对获取的图像栈进行对齐、二值化和分割后，生成了3D重建。聚合物基质在可视化中显示为灰色，而代表孔空间的体素则渲染为蓝色。
对重建体积的定量分析显示，孔隙率分别为46%（3DMIP）和51%（3DNIP）。尽管与汞侵入孔隙度测定法相比呈现出相反的趋势，但这些值证实了两种聚合物都具有高的固有孔隙率。实际上，在分析的3DMIP和3DNIP体积中，大约99.8%的所有检测到的孔都是连通网络的一部分，强调了多孔结构的结构连续性。汞孔隙度测定法和FIB/SEM断层扫描结果之间的微小差异突显了体相和局部分析在捕捉多孔聚合物网络的结构异质性和复杂性方面的互补性。
有趣的是，Neusser等人证明，通过在乙腈/甲苯中通过本体聚合制备的甲基丙烯酸酯基MIPs中可视化孔的互连性显著高于非印迹对照，同时孔体积和孔表面积分别增加了约34%和35%。相比之下，本文介绍的3DMIPs和3DNIPs表现出相似的高互连性和孔隙率值。这表明，在3D打印系统中，打印过程和所使用的致孔剂体系主要诱导了孔隙率。
为了更详细地了解内部微观结构，研究者还基于分割的FIB/SEM数据进行了定量的局部厚度分析。该分析显示，3DNIP的平均壁厚和孔径低于3DMIP，表明前者具有更精细的孔网络。尽管从厚度分析得出的绝对孔径（最大约100 nm）远小于通过汞侵入孔隙度测定法测得的孔径（检测到超过1 μm的孔），但相对趋势保持一致：3DMIPs的孔略大于3DNIPs。绝对值的这种差异源于固有的方法学差异：虽然基于最大内接球直径的厚度分析低估了不规则或细长孔的大小，但汞侵入根据施加的压力量化了最窄孔喉的大小。总之，这些技术为层级结构的打印网络提供了独特的见解，阐明了3DMIPs和3DNIPs之间的差异。
为了补充全面的材料表征，并研究3D-（分子）印迹分级多孔聚合物中的分子预组织是否会导致与印迹结合位点相关的表面化学局部变化，对3DMIP和3DNIP进行了飞行时间二次离子质谱（TOF-SIMS）分析。然而，在两种材料之间未观察到表面组成的显著差异，表明模板化的结合位点分布超出了TOF-SIMS的空间分辨率。未来使用提供更高空间分辨率的NanoSIMS的研究可以更详细地了解识别域的分布。
Thermal evaluation and mechanical properties of the polymers
对3D功能聚合物的热性能进行了系统评估，以确定其在实际应用中的适用性。使用温度调制差示扫描量热法（TMDSC）进行分析，揭示了一个宽阔的玻璃化转变区域，范围从约100°C到约180°C，3DMIP和3DNIP的中点玻璃化转变温度（Tg）分别为140.3 ± 0.1°C和140.9 ± 0.1°C。两种材料在环境条件下均保持刚性、玻璃态，这有利于处理过程中的稳定性。可逆热流的微小变化反映了聚合物网络的高度交联性质，这限制了链段流动性并支持结构完整性，即使在接近Tg的条件下也是如此。这种热弹性允许在孵育或提取过程中在升高温度下操作而不损害结构完整性，有助于增强扩散和吸附动力学，
