在材料科学领域，聚合物共混物因其能够结合多种聚合物的优点而备受关注。传统的聚合物材料研发方法耗时且成本高昂，需要大量的实验和试错。为了解决这一难题，麻省理工学院（MIT）的研究人员开发了一种全自动实验平台，该平台能够高效地识别用于蛋白质稳定、电池电解质和药物输送材料等应用的优化聚合物共混物。这一突破性的技术，正如Adam Zewe在MIT新闻中所报道的，有望加速新材料的发现，并为各个行业带来创新。
全自动实验平台的诞生
传统的聚合物共混物研究方法面临着诸多挑战。首先，潜在的聚合物组合数量几乎是无限的。其次，聚合物之间的相互作用复杂，难以预测新共混物的性质。为了克服这些障碍，MIT的研究人员开发了一种闭环工作流程，该流程利用强大的算法来探索各种潜在的聚合物共混物，并将选定的组合提供给机器人系统，该系统混合化学物质并测试每种共混物。
根据测试结果，算法会决定接下来要进行的实验，并持续进行该过程，直到新聚合物满足用户的目标。在实验过程中，该系统自主识别出数百种性能优于其组成聚合物的共混物。有趣的是，研究人员发现，性能最佳的共混物不一定使用最佳的单个组分。
“我发现这是对使用同时考虑完整设计空间的优化算法的价值的良好 подтверждение，”MIT化学工程以及电气工程和计算机科学系的1957级职业发展助理教授Connor Coley说，他也是一篇关于这种新方法的论文的资深作者。“如果考虑完整的配方空间，您可能会发现新的或更好的 свойства。使用不同的方法，您很容易忽略表现不佳的组件，而这些组件恰好是最佳共混物的重要组成部分。”
技术细节与创新之处
MIT研究团队的创新之处在于其全自动化的实验流程和算法优化。该平台每天能够识别、混合和测试多达700种新的聚合物共混物。这使得研究人员能够快速筛选大量的潜在材料组合，并找到具有所需特性的共混物。该平台的核心是一个强大的算法，它能够根据用户的目标自主地选择和优化聚合物共混物。该算法最初尝试使用机器学习模型来预测新共混物的性能，但由于可能性空间过于庞大，难以做出准确的预测。因此，研究人员转而使用遗传算法，该算法使用生物学启发的运算（如选择和突变）来找到最佳解决方案。
该系统将聚合物共混物的组成编码成一个有效的数字染色体，遗传算法迭代地改进该染色体，以识别最有希望的组合。“这种算法并不新鲜，但我们必须修改该算法以适应我们的系统。例如，我们必须限制一种材料中可能存在的聚合物数量，以提高发现效率，”Wu补充道。此外，由于搜索空间非常大，他们调整了算法以平衡其对探索（搜索随机聚合物）与利用（优化上次实验中最佳聚合物）的选择。
该算法每次将96种聚合物共混物发送到自主机器人平台，该平台混合化学物质并测量每种共混物的性质。实验的重点是通过优化保留的酶活性（REA）来提高酶的热稳定性，REA是衡量酶在与聚合物共混物混合并暴露于高温后稳定性的指标。这些结果被发送回算法，算法使用它们来生成一组新的聚合物，直到系统找到最佳共混物。
实验结果与潜在应用
经过测试，该系统识别出的最佳共混物通常优于形成它们的聚合物。最佳整体共混物的性能优于其任何单个组分18％，达到73％的REA。“这表明，我们可以混合现有聚合物来设计性能甚至优于单个聚合物的新材料，而不是开发新聚合物，”Wu说。此外，他们的自主平台每天可以生成和测试700种新的聚合物共混物，并且只需要人工干预即可重新填充和更换化学物质。
这项研究的重点是用于蛋白质稳定的聚合物，但他们的平台可以针对其他用途进行修改，例如开发新的塑料或电池电解质。除了探索其他聚合物性质外，研究人员还希望使用实验数据来提高算法的效率，并开发新的算法来简化自主液体处理器的操作。
专家评价与未来展望
加州大学伯克利分校的教授Ting Xu表示：“从技术上讲，迫切需要提高蛋白质和酶的热稳定性。这里展示的结果非常令人印象深刻。作为一种平台技术，并且鉴于材料科学中机器学习和AI的快速发展，人们可以设想该团队有可能进一步提高随机杂聚物的性能，或者根据最终需求和用途优化设计。”
这项工作由美国能源部，国家科学基金会和1947年级职业发展主席部分资助。这一平台技术的潜力在于，它不仅可以加速聚合物共混物的发现，还可以通过机器学习和人工智能的结合，进一步优化材料的设计，以满足特定的应用需求。
聚合物共混物的未来
MIT的研究成果为聚合物共混物的研究开辟了新的途径。通过全自动化的实验平台和智能算法的结合，研究人员可以更快速、更高效地发现具有所需特性的新材料。这不仅可以降低研发成本，还可以加速新产品的开发和应用。以下是该技术可能带来的一些潜在影响：
- 改进的电池电解质：聚合物共混物可以用于开发具有更高离子电导率和更好稳定性的电池电解质，从而提高电池的性能和安全性。
- 更具成本效益的太阳能电池板：聚合物共混物可以用于开发更便宜、更高效的太阳能电池板，从而降低太阳能的成本。
- 用于更安全药物输送的定制纳米颗粒：聚合物共混物可以用于开发具有特定尺寸、形状和表面性质的纳米颗粒，从而实现更安全、更有效的药物输送。
- 高性能塑料：通过混合不同的聚合物，可以创造出具有优异的强度、耐热性、耐化学性和光学性能的塑料。
- 生物医学应用：聚合物共混物可以用于开发生物相容性材料，用于组织工程、药物释放和植入式医疗设备。
总而言之，MIT的研究成果为聚合物共混物的研究带来了革命性的变革。通过全自动化的实验平台和智能算法的结合，研究人员可以更快速、更高效地发现具有所需特性的新材料，从而为各个行业带来创新。
案例分析：聚合物共混物在药物输送中的应用
聚合物共混物在药物输送领域具有广泛的应用前景。例如，研究人员可以利用聚合物共混物来制备具有特定释放特性的纳米颗粒，从而实现对药物的精确控制释放。以下是一个具体的案例：
- 药物封装：将药物封装在聚合物共混物制成的纳米颗粒中，可以保护药物免受酶的降解和免疫系统的攻击。
- 靶向输送：通过在纳米颗粒表面修饰靶向配体，可以将纳米颗粒引导至特定的细胞或组织，从而实现对药物的靶向输送。
- 控制释放：通过调节聚合物共混物的组成和结构，可以控制药物的释放速率，从而实现对药物的持续释放或脉冲释放。
例如，一种由聚乳酸（PLA）和聚乙醇酸（PGA）组成的聚合物共混物纳米颗粒被用于封装抗癌药物多柔比星。该纳米颗粒具有良好的生物相容性和可降解性，能够有效地保护多柔比星免受降解，并将其靶向输送至肿瘤细胞。此外，通过调节PLA和PGA的比例，可以控制多柔比星的释放速率，从而提高其抗癌效果。
聚合物共混物在电池电解质中的应用
聚合物共混物在电池电解质领域也具有重要的应用价值。传统的液态电解质存在易燃、易泄漏等安全隐患，而聚合物电解质则具有良好的安全性和稳定性。通过将不同的聚合物混合在一起，可以获得具有更高离子电导率和更好机械性能的聚合物电解质。
例如，一种由聚环氧乙烷（PEO）和聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）组成的聚合物共混物被用作锂离子电池的电解质。PEO具有良好的锂离子电导率，但其机械强度较低。PMMA具有良好的机械强度，但其锂离子电导率较低。通过将PEO和PMMA混合在一起，可以获得兼具高离子电导率和高机械强度的聚合物电解质，从而提高锂离子电池的性能和安全性。
结论与展望
MIT的研究成果为聚合物共混物的研究开辟了新的方向，通过结合自动化实验平台和智能算法，有望加速新材料的发现和应用。随着技术的不断发展，聚合物共混物将在各个领域发挥越来越重要的作用，为人类社会带来更多的创新和进步。
