经硅烷改性的纤维素分子印迹微球，用作固相萃取吸附剂，用于从喜树粗提物中选择性分离喜树碱

《International Journal of Biological Macromolecules》：Silane-modified cellulose molecularly imprinted microspheres as solid-phase extraction sorbents for selective camptothecin isolation from Camptotheca acuminata crude extracts

　　•目前已开发出能够富集CPT的分子印迹材料。•CCS-Si和MIP-CPT对CPT具有很高的选择性。•这种分子印迹萃取柱的效率可达到89.45%。

引言
喜树是一种属于楝科喜树属的多年生落叶乔木[1]。其根、树皮、叶子、果实和种子都被证实具有药用价值[2]。现代植物化学和药理学研究已经确认，喜树的药用价值主要来源于其生物活性的喹啉类生物碱。1966年，Wall及其同事首次从喜树树皮中分离出了具有显著抗肿瘤活性的五环喹啉类生物碱——喜树碱（CPT）[3]。该化合物具有独特的刚性结构，由共轭内酯环和喹啉结构组成。其抗肿瘤机制主要是通过特异性抑制DNA拓扑异构酶I的活性，从而阻断肿瘤细胞中的DNA复制和转录，诱导细胞周期停滞和凋亡，进而发挥强大的抗肿瘤作用[4][5]。大量研究表明，CPT对多种恶性肿瘤具有强烈的抑制作用，包括卵巢癌[2]和结直肠癌[6]，它被视为继紫杉醇之后又一重要的植物源天然抗肿瘤先导化合物。此外，CPT还具有出色的杀虫功效，可作为一种植物源农药用于农业害虫防治[7]。它主要通过破坏有性繁殖昆虫的繁殖能力来实现控害效果[8]，且环境毒性较低，具备良好的生态友好性。

目前，CPT的全合成存在诸多固有缺陷，如反应条件苛刻、合成效率低、副产物多以及生产成本高昂[9]。而生物技术合成途径尚不成熟，尚未实现工业化生产。因此，目前CPT的商业化生产仍以直接从喜树原料（尤其是种子和果实等林业加工副产品）中提取分离为主[10]。然而，传统的CPT提取分离方法存在许多难以克服的技术瓶颈，包括有机溶剂消耗量大、操作流程繁琐、目标物选择性差以及难以实现连续化生产等问题，这些缺陷严重限制了CPT的大规模应用以及相关医药和农业产品的开发[10]。因此，开发一种高效、高选择性、稳定且可重复使用的CPT分离富集系统，已成为天然生物活性药物成分分离领域的研究热点，同时也是产业发展的迫切技术需求。

分子印迹聚合物（MIPs）是一类具有特定目标分子识别能力的功能性聚合物材料，其设计基于经典的“锁钥”识别原理[11]。由于具有高度的特异性、优异的化学和机械稳定性以及简单的制备工艺，MIPs已被广泛应用于固相萃取[12]、药物递送[13]和组分检测[14]等领域。其中，表面分子印迹聚合物（SMIPs）作为一类新型MIPs，近年来受到了越来越多的关注。SMIPs是通过在载体材料表面进行原位聚合来构建印迹层，从而使绝大多数印迹识别位点分布在材料表面。这一结构特点有效解决了传统通过本体聚合制备的MIPs所存在的固有缺陷，如识别位点嵌入过深、传质阻力大以及目标分子的吸附/洗脱效率低等问题[15]。载体材料的选择是决定SMIPs印迹层厚度、识别位点密度及整体性能的核心因素。

近年来，基于框架的分子印迹材料（MIFs）以及人工智能驱动的系统成为了分子印迹研究领域的两大重要发展方向。Wan等人[16]系统总结了将分子印迹技术与有序多孔框架相结合的最新MIFs研究成果。与传统的无定形聚合物基质相比，这类晶体框架具有明确的孔道结构、极高的比表面积以及可调控的表面特性，因而能够构建出均匀、易接触且结合亲和力更高的识别位点。这些先进的MIFs在环境修复、电化学传感、生物分子识别以及选择性催化等领域展现了出色的性能。同时，正如Mofazali等人[17]在2026年的综述中所指出的，人工智能与计算化学的结合彻底改变了MIPs的合理设计方式。人工智能驱动的方法结合了密度泛函理论计算、分子动力学模拟以及机器学习算法，能够在实验合成之前就对功能单体进行合理筛选、优化聚合参数并预测结合性能，从而有效缩短研发周期并减少材料浪费。此外，人工智能还能通过信号去噪、多分析物模式识别以及实时数据处理等功能，提升基于MIPs的系统的传感性能，为智能可穿戴设备以及即时检测工具的开发提供了支持。

纤维素是自然界中最丰富的天然聚合物，由通过β-1,4-糖苷键连接的D-葡萄糖吡喃糖单元构成。它广泛存在于木材、竹子、棉花和麻类等多种生物质材料中[18]，并且具有来源广泛、可再生、生物相容性好以及环保等优点。纳米纤维素是通过物理或化学处理从纤维素中得到的纳米级材料，主要可分为三类：棒状纤维素纳米晶（CNC，直径5–70纳米，长度100–250纳米）、长纤维状纤维素纳米纤丝（CNF，直径2–20纳米，长度大于1微米）以及细菌纳米纤维素（BNC，直径小于100纳米）[19]。由纳米纤维素构成的微球是一种三维多孔材料，具有重量轻、比表面积高、孔结构可调控以及表面含有大量可修饰的羟基等特点[20]。这类微球在吸附和分离领域展现出巨大的应用潜力，已被应用于气体吸附、油水分离以及环境污染物去除等多种场景中[21][22][23]。不过，纯纳米纤维素存在一些关键缺陷，如在水中的分散性难以控制、难以独立成型，且通过离子交联实现塑形的能力不足。因此，需要将其与功能性天然多糖复合，以优化其成型性能和结构稳定性。

近年来，基于纤维素的分子印迹聚合物因其兼具可再生的纤维素基底和印迹技术带来的特异性分子识别功能，而成为用于天然生物碱分离纯化的极具前景的生物吸附剂。在一项研究中[24]，研究人员通过光引发自由基聚合技术，将茶碱印迹聚合物接枝到纤维素膜表面，从而制备出一种智能印迹膜。该膜可以利用紫外线照射时间调控的“门控效应”，对模板分子茶碱产生特异性响应，改变其扩散通透性，进而有效区分茶碱与其结构类似物。在另一项研究中，Chunying等人[25]利用表面分子印迹技术合成了基于纤维素水凝胶的分子印迹微球，并开发出一种环保型的固相萃取柱填料，解决了传统固相萃取缺乏特异性吸附的问题。尽管如此，基于纤维素的印迹材料的相关研究仍然较为有限，现有的系统往往存在吸附容量低以及循环稳定性差的问题。因此，还需要进一步研究以提高它们作为固相萃取吸附剂的实际应用价值。

海藻酸钠（SA）是一种从褐藻中提取的天然多糖，它可以通过与二价金属离子发生离子交换反应而快速交联成型，因此是非常适合用于构建凝胶微球系统的骨架材料[26]。羧甲基壳聚糖（CMCS）则是通过对壳聚糖进行羧甲基化改性而得到的全pH值范围均具有水溶性的衍生物[27]。它具有优异的生物相容性、水溶性和结构可修饰性，被广泛应用于生物医药和功能材料领域[28][29][30]。Jing等人[31]通过将CMCS和SA复合，制备出了SA/CMCS水凝胶微球，并证实这两种材料的组合能够显著优化凝胶体系的pH响应性、结构稳定性以及功能设计性，为天然多糖复合微球的构建提供了方法学参考。

基于此，本研究首先以羧甲基纤维素纳米纤丝、羧甲基壳聚糖和海藻酸钠为原料，通过离子交换交联法制备出了三维多孔复合纤维素微球（CCS）。随后通过硅烷化改性在这些微球上引入可聚合双键，得到了盐化纤维素微球（CCS-Si）。以CPT作为模板分子，甲基丙烯酸（MAA）作为功能单体，乙二醇二甲基丙烯酸酯（EGDMA）和二乙烯苯（DVB）作为交联剂，通过表面聚合技术在盐化纤维素微球表面成功合成了CPT印迹聚合物（CCS-Si&MIP-CPT）。研究人员对所制备材料的物理化学结构和微观形态进行了系统表征，同时优化了合成条件及吸附环境参数，以实现最佳的吸附性能。此外，还全面研究了CCS-Si&MIP-CPT对CPT的吸附性能、特异性识别能力以及重复使用性能，并阐明了其背后的吸附机制。同时，研究人员还以CCS-Si&MIP-CPT作为吸附剂制备了固相萃取柱，并验证了该柱在从喜树种子提取物中选择性分离纯化CPT方面的性能。本研究为CPT的分离提供了一种新颖、绿色且高效的技术策略，同时也为从复杂的天然产物基质中靶向纯化其他生物活性碱类物质提供了参考。

材料
羧甲基化纤维素纳米纤丝（CNF）、CMCS、海藻酸钠（SA）、CPT、10-羟基喜树碱（HCPT）、9-甲氧基喜树碱（MCPT）、拓扑替康以及9-硝基喜树碱（9-NC）均由上海麦克林生化科技有限公司提供；4-乙烯基吡啶（4-VP）、2-乙烯基吡啶（2-VP）、丙烯酰胺（AM）、甲基丙烯酸（MAA）、乙二醇二甲基丙烯酸酯（EGDMA）、二乙烯苯（DVB）以及偶氮二异丁腈（AIBN）均由上海阿拉丁试剂有限公司提供；冰醋酸和乙醇则由天津天利化学试剂有限公司提供。

制备条件优化
为了获得CCS-Si&MIP-CPT的最佳吸附性能，本研究对合成过程中的关键因素进行了优化。功能分子的选择与运用会直接影响印迹材料的性能。图2a展示了模板分子筛选的结果，表明CPT的活性位点与甲基丙烯酸之间能够形成良好的氢键相互作用，因此相比其他功能单体，CPT在印迹位点上的吸附能力更强。

结论
在本研究中，研究人员以三维多孔纤维素基复合微球作为绿色载体，通过表面分子印迹技术成功制备出一种功能材料（CCS-Si&MIP-CPT），该材料能够高效地从粗提的喜树种子提取物中选择性分离并富集喜树碱。CCS-Si&MIP-CPT结合了天然多糖载体的可再生性与表面分子印迹的精准识别功能。

作者贡献声明
Linan Sun：方法学、概念设计；Ming Qu：验证、正式分析；Jingru Zhao：初稿撰写、实验研究；Chengbo Gu：软件应用；Xue Wu：可视化处理；Han Yang：审稿与编辑；Yujie Fu：审稿与编辑、项目监督、资源协调以及数据管理。

资助项目
国家关键研发计划，项目编号2022YFD2200805，负责人：Chengbo Gu；
国家自然科学基金，项目编号32271805，负责人：Yujie Fu；
北京林业大学5·5工程研究创新团队项目，项目编号BLRC2023A01，负责人：Yujie Fu。

利益冲突声明
作者声明不存在任何可能影响本文研究的已知财务利益或个人关系。

致谢
作者衷心感谢国家关键研发计划（2022YFD2200805）、国家自然科学基金（32271805）以及北京林业大学5·5工程研究创新团队项目（BLRC2023A01）所提供的资金支持。

Linan Sun | Ming Qu | Jingru Zhao | Chengbo Gu | Xue Wu | Han Yang | Yujie Fu