《Water Cycle》文章：水环境中基于金属有机框架的抗生素检测新方法：最新进展、挑战与展望
本文总结了基于金属有机框架（MOFs）的抗生素快速检测方法的检测原理及最新进展，并强调了MOFs在抗生素快速检测领域的独特优势和潜力。值得注意的是，本文还讨论了高通量计算（HTC）和机器学习（ML）在特定功能MOFs筛选中的最新进展与挑战，并提出了将其应用于抗生素快速检测方法（如比色法、荧光分析法、生物传感器和纸基检测法等快速检测技术）的策略。本综述旨在为基于MOFs的抗生素检测方法的开发与优化提供指导，进而推动其在水环境抗生素监测中的实际应用。
抗生素是一类能够抑制或杀死有害微生物的化合物，广泛应用于医学、农业和水产养殖等领域。然而，其过度使用和不当处理导致大量抗生素残留于水环境中，对水生态安全和人类健康构成威胁。传统的抗生素检测方法如色谱分析、微生物学方法和免疫分析等，虽然有效，但操作复杂、成本高且难以原位检测。近年来，快速检测方法如比色法、荧光法、生物传感器法和纸基检测法逐渐兴起。MOFs因其高比表面积、可定制的结构和功能，以及自发光等特性，成为快速检测抗生素的有力工具。本文综述了抗生素传统和快速检测方法的原理及研究进展，探讨了MOFs在快速检测领域的优势和潜力，分析了比色、荧光、生物传感器和纸基检测方法的挑战与发展趋势，并介绍了HTC和ML在MOFs筛选和基于MOF的抗生素快速检测方法优化中的应用前景。本综述为开发基于MOFs的高效、便携抗生素检测方法提供了理论依据，有望推动抗生素检测技术的发展，保障公共卫生安全和生态环境保护。
比色检测通过直接或间接的方法（例如目视观察和分光光度法）分析颜色变化与抗生素浓度之间的关系。以往，用于比色检测的光学染料缺乏特异性，且某些染料的背景颜色可能会干扰检测结果。近年来，MOFs因其广泛的比表面积和优异的孔隙结构，被广泛用于构建比色检测体系的构建。MOFs能够通过充分暴露的活性催化位点和对目标分析物的高吸附能力，高效催化底物发生比色反应，进而通过测量这种颜色变化来分析样品中的抗生素含量（图1）。
荧光检测通过抗生素与荧光染料或标记物结合后发出特定的荧光信号来识别抗生素，具有操作简便、特异性高和灵敏度高等优点。MOFs的金属离子和配体部分能够自然发光，且其光学性质可通过调节结合相互作用进行调控，这使得MOFs成为荧光检测应用的理想材料（图2）。MOFs的固有光学性质使其能够在荧光检测中作为发光信号探针或信号猝灭剂。基于MOFs的抗生素残留荧光检测主要依赖于荧光猝灭，其关键响应机制包括荧光共振能量转移、电子转移以及内滤效应。
生物传感器是一种利用生物识别元件（例如抗体、核酸适配体和酶）与信号转导元件（例如光学信号、电信号）相结合的装置，能够特异性识别并定量检测目标抗生素。MOFs以其显著的比表面积和可调节的孔径而独具优势，这使得更多的结合位点得以暴露。这些结合位点可以负载不同的生物识别元件，以实现与抗生素的有效结合，并通过选择不同类型的信号转导元件最终实现抗生素的定量检测（图3）。
纸基检测是通过将样品施加到特定区域，以纸张作为载体，利用各种生物或化学反应产生可见或可测量信号来检测和定量目标物质的方法（图4）。然而，这种简单的亲水性纸张仅能作为构建检测方法的载体或平台。为了实现目标物质的检测，纸张必须经过修饰和功能化。基于MOFs的丰富特性，其在纸基检测中可以发挥不同的作用。MOFs可以作为识别探针，用于抗生素的特异性吸附和检测。
HTC用于计算MOFs的结构、组成及其他性质，从而生成广泛的多维数据集。ML通过高维数据中的隐藏统计模式进行驱动，被用来预测MOFs的性能，从而加速高性能材料的发现。HTC和ML的结合不仅有助于识别高性能MOFs候选材料，还确保了对尚未探索材料的预测可靠性。值得注意的是，HTC和ML在水污染物检测中的潜力，包括检测材料的筛选与优化，以及其与比色法、荧光法、生物传感器和纸基检测方法的整合可作为未来基于MOF的抗生素检测方法优化的新策略（图5）。
抗生素的滥用和不当处置导致了抗生素抗性菌及抗生素抗性基因的出现与传播，对水环境安全和人类健康构成了严重威胁。因此，开发高效的水环境中抗生素残留检测方法，对于污染控制和公共卫生安全至关重要。传统的抗生素检测方法，如色谱法、微生物学方法和免疫分析法，存在操作流程复杂、对操作人员技术要求高以及成本较高等问题，极大地限制了其在实际原位监测中的应用。近年来，包括比色法、荧光法、生物传感器以及纸基检测在内的快速检测方法受到了广泛关注，这些方法克服了上述局限性，并得到了广泛应用。MOFs因其独特的优势，如富集吸附、催化降解和自发光特性，在抗生素快速检测领域展现出巨大的应用潜力。基于MOFs的比色法、荧光法、生物传感器以及纸基检测方法在抗生素检测中展现了显著优势，为抗生素分析提供了新颖且高效的解决方案。
来源：Water Cycle