这篇综述题为《金属有机框架的新兴应用以及人工智能和机器学习在MOF设计与开发中日益增长的影响》，发表于2026年的《配位化学评论》。文章系统梳理了MOF的分类、合成策略、生物医学/能源/食品科学等多领域应用，并重点探讨了人工智能与机器学习在MOF结构预测和性能优化中的变革性作用。
背景介绍
金属有机框架（MOFs）是由金属节点与有机配体通过配位键自组装形成的一类晶态多孔材料。其高比表面积、可调控的孔径和丰富的功能化位点使其在气体储存、催化、药物递送和传感等领域展现出巨大潜力。然而，传统合成方法常依赖有毒溶剂和高温高压条件，限制了其工业化应用。同时，MOF的结构多样性也带来了设计上的挑战——如何从海量可能的拓扑结构中筛选出具有目标性能的材料？近年来，绿色合成策略（如水相合成、超临界流体法和生物质辅助合成）以及人工智能/机器学习技术的引入，为MOF的高效设计与规模化生产开辟了新路径。本文正是在这一背景下，对MOF从基础研究到实际应用的最新进展进行了全面评述。
图文解析
图1展示了MOF的分类体系，采用圆形轮盘形式呈现。轮盘中心标注"Classification of MOFs"，外围分为八个扇形区域，分别代表：零维（Zero Dimensional，红色，显示孤立金属簇结构）、一维（One Dimensional，绿色，链状结构）、二维（Two Dimensional，橙色，层状结构）、三维（Three Dimensional，紫色，扩展多孔框架）、拓扑型（Topological，蓝色，如MIL-53、UiO-66等）、混合型（Hybrid，灰色，如MOF与纳米颗粒或聚合物复合）、笼状（Cage Shaped，深灰色，如ZIFs和MOPs）以及功能基团型（Functional group-based，黄色，按羧酸酯、咪唑、膦酸酯等分类）。该图直观呈现了MOF结构的多样性和多维分类标准。
图2展示了四种绿色合成策略。图2a为水相合成：铜盐与BTC（均苯三甲酸）在水基溶剂中25°C搅拌6小时，经离心洗涤得到Green-Cu BTC，SEM显示其形貌，强调"Eco-friendly"特性。图2b为可规模化合成：MOF-808在室温下合成，XRD证实其结构，并展示了从实验室到工业生产的放大潜力。图2c为生物分子包封：牛血清白蛋白（BSA）与阿霉素（DOX）形成纳米颗粒后，通过ZIF涂层包封，得到BSA/DOX@ZIF纳米颗粒。图2d为缺陷工程调控：通过Fe(NO₃)₃调节合成MOF-808，引入缺陷位点（0.5F-MOF-808），从而增大孔径。
图3展示了环糊精MOF（γ-CD-MOF）的合成与应用。图3a为合成路线：γ-环糊精与钾离子通过蒸汽扩散法形成CD-MOF，经CTAB处理后浸泡于香料（FG）中，得到载香CD-MOF。图3b和3c分别为γ-CD-MOF的分子结构（棍状模型显示K⁺离子，空间填充模型展示孔道）和孔结构（孔A 1.7 nm、孔B 1.0 nm、孔C 0.42 nm）。图3d为SEM图像，对比了γ-CD-MOF和载香后γ-CD-MOF/FG的形貌（比例尺1 μm）。图3e为动态光散射（DLS）结果，显示载香前后粒径分布变化。图3f和3g为细胞毒性实验（MTT法），分别展示了对HeLa细胞和MDA-MB-231细胞的毒性评估，数据为均值±标准差（n=5）。
图4展示了MOF的三大应用领域。中央圆环标注"Applications of MOFs"，向下分为三个分支：生物医学应用（Biomedical Application，左下，展示药物递送、成像、生物传感等）、能源领域应用（Applications in Energy Sector，中下，展示电池、催化、水分解等）以及生物技术与食品科学应用（Applications in Biotechnology and Food Sciences，右下，展示食品包装、生物催化、果蔬保鲜等）。该图概括了本文讨论的核心应用方向。
图5展示了MOF在癌症诊疗中的多模态应用。图5a为合成路线：Zr⁴⁺与BDC（对苯二甲酸）溶剂热合成MOFs，负载Pt纳米颗粒得到Pt-MOFs，再经还原、HSA-Gd修饰、ICG负载，最终得到ICG-PtMGs@HGd，用于多模态成像（FL、CT、MSOT、MRI）和癌症治疗（PTT协同Oxy-PDT）。图5b为CT成像：肿瘤小鼠注射材料后2、6、12、24、72小时的CT图像及CT值（HU）随时间变化柱状图。图5c为荧光成像：4T1肿瘤模型小鼠在12、24、48小时的ICG和DIMP荧光图像，肿瘤位点用红圈标出。图5d为Gd-MOF的合成与诊疗：Gd-PDA经水热法合成，通过LBL方法包覆GPC，实现双模态诊断（MRI和PAI）和协同治疗（PTT和PDT）。图5e为MR成像：4T1肿瘤模型小鼠冠状面MR图像，显示肿瘤、肝脏和肾脏部位的信号变化。
图6展示了MOF在生物传感和外泌体检测中的应用。图6a为外泌体富集机制：工程化红细胞（RBCs）通过CD63适配体生物亲和性捕获血浆中的外泌体。图6b为外泌体miRNA检测：基于超分子树枝状纳米结构和Zr-MOF的等离子体生物传感器，通过杂交、自组装和MOF信号放大实现miRNA检测。图6c为比色和电化学传感：基于MOF-818的智能手机平台，用于活细胞H₂O₂检测，展示比色检测（TMB显色）和电化学检测原理。
图7展示了MOF在靶向药物递送中的应用。图7a为仿生靶向递送：中空卟啉ZIF-8复合材料负载DOX和ICG，包覆细胞膜（cytomembrane）实现同源靶向和免疫逃逸，进入癌细胞后通过pH响应释放药物，实现PDT、PTT和化疗协同治疗。图7b为跨血脑屏障递送：TMZ@UiO-66-NH₂注射后，在超声作用下穿越血脑屏障，实现神经胶质瘤模型小鼠的精准给药。
图8展示了MOF在电化学传感和miRNA检测中的应用。图8a为MNP/Zn-MOF修饰电极的制备及活细胞药物刺激后H₂O₂传感：Zn(NO₃)₂与TCPP或2-MeIM反应合成MOFs，通过电沉积将MNP（如AuNP、Fe₃O₄等）负载于MOF/GCE电极，连接电化学工作站检测活细胞释放的H₂O₂。图8b为基于BUT-88的DNA探针制备：通过FRET机制，Cy3标记的BUT-88与HP DNA-BHQ3和AP DNA-Cy5杂交形成drDNA-BUT-88，用于检测MCF-7细胞质中的miRNA-21和细胞膜上的MUC-1。图8c为Au@Cu-HHTP-NS修饰电极检测线粒体H₂O₂：SDS、HHTP和Cu²⁺合成Cu-HHTP-NSs，负载Au-NP后用于TMB-H₂O₂体系的比色检测和活细胞线粒体H₂O₂电化学检测。
图9展示了MOF在葡萄糖电化学检测中的机制。左侧为酶检测（Enzymatic Detection）：MOF基材料固定葡萄糖氧化酶（GOx），催化葡萄糖氧化为葡萄糖内酯，同时产生H₂O₂。右侧为非酶检测（Non-Enzymatic Detection）：MOF基材料直接催化葡萄糖氧化，通过氧化-还原循环（O₂/H₂O₂和2e⁻转移）实现电化学信号转导。
图10展示了MOF在葡萄糖电化学检测中的性能表征。图10a为NiCo-BTC MOF在GCE和GSPE上的合成及电化学性能：不同电位下的电流-时间曲线（左）和电流-时间响应（右，插图显示低浓度检测）。图10b为Co-MOF NS/CC的制备和表征：裸碳布（CC）经Co²⁺和MIM反应生成叶状ZIF-L，XRD显示特征峰，SEM展示形貌（a-d为不同放大倍数，e显示厚度3.8 μm，f为截面细节）。图10c为Cu-MOF/CF的葡萄糖检测：裸CF和Cu-MOF/CF在有无葡萄糖时的循环伏安（CV）曲线（左上）、不同扫描速率下的CV（右上）、电流密度与扫描速率平方根关系（左下，线性拟合y=4.57x-1.74，R²=0.9990）及pH依赖性（右下）。
图11展示了Ag@MOF@PDA的制备及抗菌治疗应用。合成路线：MOF负载Ag⁺后还原得到Ag@MOF，再经多巴胺（Dopamine）在乙醇中处理48小时得到Ag@MOF@PDA。应用展示：808 nm激光照射下，Ag⁺释放实现抗生物膜（Anti-Biofilm）和抗菌（Anti-Bacteria）双重疗效，同时PDA提供光热治疗（PTT）。右侧展示小鼠感染伤口模型，激光照射后细菌死亡和生物膜清除。
图12展示了AuNR@MOF@CPT的多功能癌症治疗平台。图A为结构示意图：金纳米棒（AuNR）嵌入MOF并负载喜树碱（CPT），实现PDT、PTT、化疗和成像。图B和C为TEM图像：AuNR@MOF纳米棒的低倍和高倍形貌。图D为EDS元素映射：Au、Zr、C元素的分布。图E为细胞活力分析：不同处理（PDT、PTT、化疗及其组合）下的细胞存活率，联合治疗效果最佳。图F为红外热成像：808 nm激光照射下对照组和AuNR@MOF@CPT处理组的温度变化。图G为相对肿瘤体积：不同治疗组小鼠随时间（0-20天）的肿瘤生长曲线，联合治疗组肿瘤抑制最显著。图H为肿瘤重量：治疗后各组肿瘤重量对比，联合治疗组肿瘤最小。
图13展示了MOF在光催化产氢中的应用。图13a为Pt@MIL-125/Au的合成：一锅法合成Pt@MIL-125，再负载Au纳米棒得到Pt/MIL-125/Au，用于光催化。图13b为Au@NH₂-UiO-66/CdS复合材料的可见光驱动HER：（i）和（ii）展示光诱导载流子动力学机制，等离子体Au增强光吸收和电荷分离；（iii）TEM图像显示复合材料形貌；（iv）产氢速率对比，Au@NH₂-UiO-66/CdS显著优于各组分及二元复合物。图13c为Ag-AgMOM的合成示意图。图13d为可见光下光催化产氢过程。图13e为不同波长下Ag-AgMOM的产氢速率，全光谱下达3153 μmol h⁻¹ g⁻¹。
图14展示了CdS/UiO-66(NH₂)的光催化应用。图14a为光催化产氢示意图：光催化剂受光激发产生电子-空穴对，电子还原质子产氢，空穴被牺牲剂消耗。图14b为CdS在UiO-66(NH₂)上的光沉积：室温下将CdS纳米棒光沉积于氨基功能化MOF表面，形成异质结促进电荷分离。图14c为醇的光催化氧化应用：可见光下光生空穴氧化醇为醛或酸，电子用于还原电子受体。
图15展示了提高MOF生物催化性能的策略。图15a（i）为金属硫蛋白结合Zn²⁺；（ii）为氨基酸促进一锅包埋（AAOPE）法；（iii）为通过AAOPE法（下，1小时）和对照无Cys（上，12小时）形成生物催化MOFs的SEM图像；（iv）为不同FCAT/ZIF生物复合物的形成方式（疏水性/亲水性框架的表面吸附或仿生矿化）。图15b（i）为FCAT/ZIF纳米颗粒的CLSM成像。图15c（i）为蛋白质诱导中空MOF基复合微球的合成；（ii）为通过模板乳化制备层级微孔和中孔ZIFs。图15d（i）为微流体层流合成酶-MOF生物复合物；（ii）为体相溶液合成无缺陷酶-MOF生物复合物。
图16展示了Co-MOF/ZnS纳米颗粒及纳米复合薄膜在食品包装中的合成。合成路线：Co(NO₃)₂·6H₂O与吡啶-2,6-二羧酸在DMF中180°C反应12小时，干燥2小时得到Co-MOF；ZnSO₄·7H₂O与(NH₄)₂SO₄在液氨中反应得到ZnS；Co-MOF超声15分钟后与ZnS复合得到Co-MOF/ZnS；壳聚糖（Chitosan）和琼脂（Agar）在室温下搅拌2小时形成成膜溶液，加入Co-MOF/ZnS后干燥48小时得到薄膜。该薄膜具有光催化活性、耐水性、UV屏障、可生物降解、食品包装和抗菌应用等特性。
图17展示了染料/CelluMOFs阵列的制备及水果成熟度监测。图17a为阵列制备流程：不同染料溶液与CelluMOFs混合→滴加于基底→形成阵列→用于气体检测。图17b为RGB差分图像：不同浓度（E）-2-己烯醛下染料/CelluMOFs阵列和纯染料阵列的颜色变化对比。图17c为欧氏距离（ED）随浓度变化曲线：染料/CelluMOFs阵列（紫色）的ED值显著高于纯染料阵列（绿色），表明MOF增强的检测灵敏度。图17d为不同VOCs的PCA得分图：β-月桂烯、3-蒈烯、乙酸乙酯、反式-2-己烯醛、(+)-柠檬烯、异戊酸乙酯、苯甲醛、乙醇和己酸乙酯在PC1-PC2-PC3三维空间中的分布。图17e为香蕉储存1-8天的阵列颜色变化。图17f为香蕉储存期间ED值随时间变化曲线，显示成熟度增加。图17g为香蕉成熟度PCA分类：未熟（Unripe）、成熟（Ripe）和过熟（Overripe）在三维主成分空间中的聚类。
图18展示了MOF-VR中MOF的生成过程。图18a为使用游戏引擎技术构建MOF：SBU（二级构建单元）与连接体在三维空间中连接。图18b为非周期性MOF结构准备周期性处理。图18c为在晶胞中构建的MOF结构。图18d为MOF-VR软件包的用户界面，展示MOF与客体分子之间的主-客体相互作用。
图19展示了基于Transformer的MOF性质预测模型。图19a为Deepsorption模型：输入原子坐标和元素类型，通过3D位置编码和化学元素编码进入Matformer（多尺度原子注意力机制），结合专家知识（孔径、比表面积、密度、体积、空隙率）协同学习，输出吸附等温线预测。多尺度原子注意力机制展示：中心原子与不同距离尺度（键/基序、吸附位点/表面、孔结构、全局结构）的注意力原子相互作用。图19b为MOFTransformer模型：输入两种模态——基于原子图的局部特征（通过晶体图卷积网络提取）和基于能量网格的全局特征（展平块线性投影），经Transformer编码器处理后，通过MLP头分别预测MOF拓扑（MTP）、空隙率（VFP）和金属节点/有机连接体分类（MOC）。
展望未来
MOF的发展将呈现以下趋势：在合成方面，绿色、可规模化的合成策略（如生物溶剂和无溶剂法）将成为主流，模块化合成与可持续原料的结合有望实现经济可行的工业化生产；在结构设计方面，缺陷工程、层级孔道结构和复合策略（如与石墨烯、碳纳米管、MXenes等导电材料复合）将显著提升MOF的稳定性、导电性和功能性；在智能化设计方面，基于大数据和机器学习（尤其是生成式AI）的结构-性能预测模型将加速新材料的发现，但需建立标准化的数据集和质量控制体系以确保模型的可靠性；在应用拓展方面，多刺激响应型MOF和AI/ML集成系统将为智能药物递送、精准传感和自适应催化开辟新途径；在安全性方面，系统的毒理学、生物降解性和生命周期评估研究亟待加强，以建立明确的监管标准。总体而言，MOF正从实验室走向实际应用，通过跨学科合作和技术创新，有望在生物医学、清洁能源和可持续食品科学等领域发挥变革性作用。
（来源：网络版权属原作者 谨致谢意）
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