基于金属调制MOFzyme的比色传感器阵列，用于快速检测和分类全氟化合物

《Talanta》：Metal-Modulated MOFzyme-Based Colorimetric Sensor Array for Rapid Detection and Classification of Perfluorinated Compounds

　　

康立新|段诺|王周平|吴世佳

江南大学食品科学与技术学院，中国无锡214122

摘要

快速准确地筛查全氟化合物（PFCs）已成为食品安全领域的一项关键任务，这主要是由于它们在水产品和水资源中广泛积累。然而，同时高通量地区分这些结构相似的目标仍然是一个巨大的挑战。本文开发了一种基于金属节点调控的金属有机框架人工酶（MOFzymes，即PCN-Fe和PCN-Mn）的新型四通道比色传感器阵列，用于快速分类PFCs。通过调节中心金属节点，这些MOFzymes被赋予了不同的内在过氧化物酶活性和晶体尺寸。该阵列利用MOFzyme通道与PFC目标之间的特定疏水性和静电相互作用。这种差异性吸附导致不同程度的孔堵塞，从而产生高度特征性的多维比色信号模式。结合线性判别分析（LDA），该系统实现了对六种代表性PFCs的100%识别准确率以及有效的定量跟踪（R² = 0.987）。在真实世界基质（海水、虾和鱼）中的进一步评估验证了该阵列精确区分单个PFCs和复杂共污染混合物的能力，分类准确率高达97.14%。这项工作建立了一个可靠的高通量模式识别平台，用于快速筛查PFCs，突显了其在食品质量和安全控制领域的潜力。

引言

全氟和多氟烷基物质，通常称为全氟化合物（PFCs），是一类高度持久性和生物累积性的人为化学物质[1]、[2]、[3]。由于它们普遍存在并对环境降解具有极强的抵抗力，PFCs普遍表现出严重的毒理学效应，包括内分泌干扰、生殖毒性和神经发育影响[4]、[5]。它们在水生环境和海洋生物中不断积累，最终通过食物链进入人体，对公共健康造成严重负担[6]、[7]、[8]。因此，快速准确地识别各种PFCs对于确保食品安全、维持水生生态系统和保护人类健康至关重要。

由于迫切需要快速高效的分析方法，基于各种纳米材料的荧光、比色和电化学特性的生物传感器已被广泛引入用于PFCs的检测[9]、[10]、[11]。然而，大多数传统传感器遵循严格的“锁钥”识别范式，其中单个传感器或受体仅对特定目标作出响应[12]、[13]、[14]。在现实世界的环境和食品基质中，样品经常受到多种PFCs的复杂共污染[15]、[16]。在这种共存背景下，传统的单目标传感器容易受到交叉干扰和假阳性的影响，无法同时提供样品中潜在多个目标的全面分析概况。因此，迫切需要通过开发基于模式识别的交叉反应传感器阵列来克服单目标识别的局限性。这样的阵列避免了为每种化学物质定制特定生物受体（例如适配体或抗体）的繁琐过程[17]、[18]。相反，通过提取各种目标的独特“信号指纹”，它提供了一个简单高效的平台，用于未知单个分析物的精确定性和定量分析，以及高度复杂混合物的有效区分[19]、[20]。然而，传统的纳米酶传感器阵列面临分析限制。它们通常依赖于多种不同纳米材料的物理组装，或者需要复杂的表面功能化以产生足够的交叉反应性。这种多材料要求引入了批次间的变化，增加了合成成本，并降低了可重复性，限制了它们在多重PFC区分中的实际应用。

为了解决多材料阵列的局限性，金属有机框架人工酶（MOFzymes）提供了一个替代方案：它们内在的高度有序的多孔结构显著促进了底物的快速质量传递，同时允许通过简单的合成策略轻松构建多样的微环境[21]、[22]。特别是，卟啉MOFs被视为优秀的候选材料，主要是因为它们的有机配体四（4-羧基苯基）卟啉（TCPP）可以容易地与各种过渡金属离子进行配位掺杂。通过系统地调节中心金属节点，可以精细调节MOFzymes的内在过氧化物酶活性和结构特性[23]、[24]、[25]。选择不同的金属节点（如Fe和Mn）为阵列构建提供了理论基础。Fe和Mn具有不同的电子构型和配位化学性质。当它们集成到相同的有机框架中时，这些不同的金属改变了催化中心的电荷分布和局部微环境。因此，这种金属节点的替代不仅赋予了MOFzymes对不同显色底物的催化偏好，还内在地产生了对多种PFCs所需的交叉反应亲和力。由PFCs的不同碳链长度和亲水头基团驱动的疏水性和静电相互作用导致不同程度的孔堵塞。这产生了多维差异信号，而无需依赖复杂的多材料组装。

尽管多通道传感器在复杂样品的高通量检测中具有巨大潜力，但从交叉反应中获得的多维比色数据通常表现出高度复杂的响应模式[26]。这种微妙的比色变化难以通过视觉检查或传统的单变量分析来解码。为了解决这一数据处理瓶颈，引入机器学习（ML）技术已成为不可或缺的方法。ML算法，如线性判别分析（LDA），可以高效处理阵列生成的高维数据集，准确提取潜在的特征指纹，从而显著提高区分准确性[19]、[27]。此外，ML不仅克服了手动分析的局限性，还精确地描绘了目标浓度和信号输出之间的定量相关性，为复杂现实世界场景中的自动化应用提供了高效的化学计量平台[28]、[29]。

本文合成了两种具有定制内在活性和晶体尺寸的MOFzymes，即PCN-Fe和PCN-Mn，用于构建一种新型四通道比色传感器阵列，该阵列利用双底物（TMB和ABTS）显色系统。由于特定的疏水性和静电相互作用，PFCs在MOFzyme通道内的差异性吸附导致不同程度的孔堵塞。这限制了底物的质量传递并调节了剩余的表面催化活性，从而产生高度特征性的多维比色信号模式。通过将这些交叉反应信号与LDA结合，所提出的系统成功实现了对六种代表性PFCs的精确定性识别和定量跟踪（图1）。此外，该阵列在包括海水、虾和鱼提取物在内的复杂真实世界基质中得到了验证，证明了其在区分单个PFCs和高度复杂共污染情景中的能力。通过克服多材料组装和手动数据处理的局限性，这种基于MOFzyme的传感器阵列提供了一种成本效益高、操作简单且高通量的多重检测替代方案，突显了其在食品安全和质量控制以及环境监测中的潜力。

章节片段

材料

Fe(III)meso-四（4-羧基苯基）卟啉氯化物（TCPP-Fe，97%）、Endo-Mn-meso-四（4-羧基苯基）卟啉（TCPP-Mn，98%）、四氯化锆（ZrCl₄，99.5%）和N, N-二甲基甲酰胺（DMF，99.5%）、苯甲酸（99%）购自上海麦克林生化有限公司（中国上海）。十五氟辛酸（PFOA）、全氟壬酸（PFNA）、全氟己烷-1-磺酸（PFHxS）、全氟庚酸（PFHpA）和十五氟庚烷-1-磺酸

MOFzyme的表征

使用SEM（图1A）研究了合成的PCNs的形态和尺寸。PCN-Fe和PCN-Mn都表现出典型的纺锤形结构，尽管尺寸有显著差异。PCN-Fe颗粒相对较小，平均长度约为5-6 μm，而PCN-Mn形成的晶体较大，长度约为20 μm。FTIR和XRD用于确认框架的成功合成和结构完整性。

结论

总之，成功合成了两种卟啉金属有机框架人工酶（MOFzymes），即PCN-Fe和PCN-Mn，并将其用于PFCs的区分。通过调节TCPP连接剂中的中心金属节点（Fe和Mn），这些材料被赋予了明显不同的内在过氧化物酶活性和晶体尺寸。此外，MOFzyme通道与特定碳链长度之间的疏水性和静电相互作用

CRediT作者贡献声明

王周平：验证、资源。段诺：写作 – 审稿与编辑、项目管理。吴世佳：写作 – 审稿与编辑、监督、资源、项目管理、资金获取。康立新：写作 – 原始草稿、软件、方法论、调查、数据管理

数据可用性

数据将根据请求提供。

利益冲突声明

? 作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金（32572707）、江苏省基础研究计划（BK20240100）、中央高校的基本研究基金（JUSRP202404019）以及江苏省食品安全与质量控制协同创新中心的支持。