分子识别在现代化学过程中是至关重要的，现在通过使用成熟的主客体化学和吸附科学原理实现了小分子识别。相比之下，识别聚合物结构的技术相对发展较慢。传统的聚合物分离方法在实践中主要限于尺寸排阻色谱和再沉淀，很难识别聚合物结构中的微小结构差异，因为这种微小的结构变化几乎不影响聚合物特性，包括分子大小、极性和溶解度。因此，目前使用的大多数聚合物产品都含有不同结构的聚合物混合物，因为即使使用最先进的取代和聚合技术，在合成过程中完全控制聚合物结构也具有挑战性。在这种情况下，迫切需要开发能够解决聚合物识别和分离挑战的新技术，因为这些技术有望成为聚合物合成的新范式，不仅影响材料化学，而且影响分析和生物化学。

有鉴于此，日本京都大学Takashi Uemura和Nobuhiko Hosono等人，综述了目前有关金属-有机框架作为聚合物吸附和分离的通用介质的研究进展。

本文要点

1）在生物系统中，mRNA的碱基单体序列的精确识别和翻译是通过将它们穿过小核糖体隧道来实现的。这种将聚合物引入纳米级通道的原理可能有助于使用金属有机框架 (MOF) 作为理想且高度可设计的识别介质来设计强大的聚合物识别和分离技术。MOFs是由有机配体和金属离子组成的多孔材料，作为气体分离和储存的多孔床而受到广泛的研究。最近，发现MOFs可以在其纳米孔中容纳大的聚合物链。通过将聚合物链的末端穿入MOF纳米通道，聚合物链可以从纯熔融相和溶液相自发地渗入MOF。由于这种插入过程，聚合物结构可以被识别和区分，从而导致聚合物在 MOF 上的选择性吸附。这使得能够精确识别聚合物末端结构，从而实现了传统聚合物分离方法难以分离的各种端基功能化聚合物的完美分离。

2）此外，MOFs还可以识别聚合物的形状，从而实现从线性聚合物的复杂粗混合物中大规模分离高纯度的环状聚合物，而线性聚合物是常见的环化反应的前驱体材料。在溶液相吸附中，许多因素，包括分子量、端基、聚合物形状、聚合物-MOF 相互作用以及共存的溶剂分子，都会影响选择性吸附行为；这产生了一种新的以MOF为固定相的基于液相色谱的聚合物分离技术。在MOF填充柱中，其中基于聚合物插入 MOF 的新型分离模式在液/固界面处的动态插入/排斥平衡下运行，表现出优异的聚合物分离能力。因此，该工作中描述的聚合物识别原理很有可能实现合成聚合物和生物大分子中基于单体组成和序列、立体规整性、区域规整性、螺旋度和嵌段序列的聚合物分离。

参考文献：

Nobuhiko Hosono et al. Metal–Organic Frameworks as Versatile Media for Polymer Adsorption and Separation. Acc. Chem. Res., 2021.

DOI: 10.1021/acs.accounts.1c00377

https://doi.org/10.1021/acs.accounts.1c00377