面向运动健康检测的柔性可穿戴手性逻辑门传感器

MEMS/传感技术

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手性是生命的基础,不同构型的手性分子具有迥异的生理活性,以氨基酸等为代表的手性分子主要以L-构型的形式在人体中发挥多样化功能。自上世纪60年代的“反应停”事件之后,手性分子的拆分及识别等是现代医学、药物等行业领域的核心要求,精准定量识别关键手性功能分子是维护人体健康的重要保障。乳酸是最小的手性生理功能分子,是人体新陈代谢的关键产物,及时准确监测L-乳酸分子的浓度变化能够及时反馈人体健康状态。不同构型手性乳酸分子间的位阻差异极小,且乳酸自身缺乏特殊的化学反应活性,设计构建新型高效的非酶手性乳酸快速识别技术目前仍然面临巨大挑战。

近日,盐城工学院解明华、杨秀丽团队在Advanced Materials期刊上发表了题为“Chiral MOF Derived WearableLogic Sensor for Intuitive Discrimination of Physiologically Active Enantiomer”的研究成果,报道了一例基于手性金属有机框架(MOFs)的可穿戴逻辑门薄膜器件,实现了对人体汗液中L-乳酸的可视化手性定量识别,以L-乳酸等为输入信号实现了手性蕴函(implication)型逻辑计算功能。这是首个基于MOFs的可穿戴手性逻辑门器件,为健康检测智能设备研发提供了借鉴。

作者以天然可食用的γ-环糊精构筑的CDMOF为手性识别器,原位引入两个具有相反pH响应活性的探针分子RGH和TCN,构建了具有手性乳酸可视化定量识别功能的新材料RT@CDMOF。手性γ-环糊精基于位阻、氢键等提供识别功能,选择性捕获L-乳酸分子,利用羧基的酸性质子解离进而引发RGH和TCN颜色、荧光发射的双重变化,从而可实现对乳酸的可视化手性检测。研究表明:在L-乳酸存在下,RT@CDMOF颜色逐渐由蓝色变为紫色,最后变为红色;同时其较暗的玫红色荧光逐步转变为明亮的黄色荧光,展现出双通道可视化变化活性。相对地,D-乳酸仅能引发RT@CDMOF轻微的颜色及荧光变化,表现出极高的对映选择性(图1)。以荧光发射的比率变化为计算依据,实现了对L和D构型乳酸的定量识别。

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图1 对手性乳酸的变色、荧光定量识别

作者分别通过原位FT-IR及QCM研究了乳酸手性识别的变化过程,结果表明RT@CDMOF优先选择性吸附L-乳酸。进一步将乳酸吸附样品进行了MAS-NMR研究,揭示了在CDMOF框架结构内乳酸质子解离的动态过程,并通过EIS进行了验证,揭示了乳酸分子在MOF孔道内酸性质子解离进而引发RGH和TCN双重光学信号变化的手性识别机理(图2)。该假设机理获得了DFT理论模拟计算的验证支持(图3),结果表明L-乳酸优先进入γ-CD孔道内,其摩尔识别反应焓比D-乳酸低16.59 KJ/mol,RT@CDMOF对L-乳酸的识别具有动力学和热力学的双重优先选择。

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图2 基于原位FT-IR、QCM、MAS-NMR及EIS的手性识别机理研究

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图3 基于DFT模拟计算的手性乳酸识别模型

作者进一步以PES为基质制备混合基质膜(图4),该RT@CDMOF薄膜器件具有优异的机械强度及柔韧性,能够承受25.12 MPa的拉伸力,弯曲曲率高达667/m,且能够剪裁为任意形状以灵活使用。该薄膜的厚度约为11 μm ~ 12 μm,RT@CDMOF纳米颗粒均匀分布其中,被稳定的PES包覆,提升了其化学稳定性。测试表明,所制备的薄膜具有极高的水稳定性,水中浸泡一周仍良好保持其中RT@CDMOF的结晶性,完美解决了CDMOF自身的水稳定性缺陷,为人体检测应用提供了保障。

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图4 基于RT@CDMOF的柔性薄膜器件

作者进一步测试了RT@CDMOF薄膜的乳酸手性识别性能,结果表明在制备成薄膜后良好保持了原有的优秀手性识别活性,经过100次弯折后仍能良好保持原有性能。以人体汗液中的乳酸为目标对象,研究团队测试了薄膜在人体运动健康监测中的应用(图5)。将薄膜贴敷在志愿者体表,随着运动程度增加,人体排汗增多,薄膜的颜色及荧光均表现出显著变化,通过与预先测定的比色卡对比,可以直观读出当前的体表汗液中乳酸水平,为运动程度监测反馈提供了直观手段,有效避免了过度运动导致的健康损伤问题。

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图5 RT@CDMOF薄膜的可视化乳酸识别及人体运动健康监测应用

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图6 以L-乳酸为输入的手性IMPLICATION型逻辑门

基于RT@CDMOF薄膜的优秀乳酸识别能力,作者进一步以L-乳酸及UV为输入,颜色和荧光变化为输出,设计实现了一例新颖的手性IMPLICATION型逻辑门单元,通过颜色及荧光的双重信号变化,实现对L-乳酸水平的逻辑计算,为可穿戴智能设备研发提供了核心支持。

综上所述,该研究成果代表了首个基于MOFs的手性可穿戴逻辑门研究案例,展示了基于手性MOFs开发新颖手性识别技术的全新研究思路,提供了一种由生物语言向计算机语言的高效转译方案,对于手性MOFs研究及智能健康设备研发具有重要意义。该成果获得了国家自然科学基金(22171239,21775136,21771158,52150410423),江苏省自然科学基金(BK20221406)及江苏省重点研发社会发展(BE2022772)等项目的支持。






审核编辑:刘清

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