水下黏附材料是一類能夠在潮濕或水環(huán)境中表現(xiàn)出優(yōu)異黏附性能的功能材料, 適用于復(fù)雜水環(huán)境下的裝置修復(fù)、組織黏合及智能機(jī)器人等前沿領(lǐng)域, 是支撐海洋工程裝備和高端生物醫(yī)用器械的關(guān)鍵基礎(chǔ)材料, 具有廣闊的應(yīng)用前景和重大戰(zhàn)略價值 [1] . 然而, 其研發(fā)仍面臨核心科學(xué)挑戰(zhàn): 其一, 水分子在界面間形成穩(wěn)定水合層, 阻礙材料與基底的有效接觸, 顯著降低黏附效率; 其二, 水分子的持續(xù)滲透會引發(fā)材料溶脹或水解, 使黏附性能隨時間衰減, 難以實現(xiàn)長期穩(wěn)定. 如何高效破除界面水合層并賦予材料在水下環(huán)境中的持久穩(wěn)定性, 是當(dāng)前制備高性能水下黏附材料亟需突破的核心科學(xué)問題 [2] .

仿生是當(dāng)前制備水下黏附材料的核心策略. 自然界中, 貽貝、藤壺等生物依賴黏附蛋白在水下實現(xiàn)穩(wěn)定附著, 其序列中富含多酚類、帶電基團(tuán)等特殊官能團(tuán), 在維持黏附力方面發(fā)揮關(guān)鍵作用, 為人工設(shè)計提供了直接的分子模板 [3] . 基于此, 研究人員通過模仿這些官能團(tuán)并結(jié)合經(jīng)驗性優(yōu)化配比, 已經(jīng)開發(fā)出一系列具備水下黏附性能的聚合物材料. 然而, 這種策略仍有明顯局限: 一方面, 設(shè)計過程依賴經(jīng)驗, 聚合物合成中單體序列排列高度隨機(jī), 使官能團(tuán)間的協(xié)同效應(yīng)難以穩(wěn)定重現(xiàn), 難以積累高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集; 另一方面, 缺乏對復(fù)雜分子作用關(guān)系的系統(tǒng)化認(rèn)知, 難以通過傳統(tǒng)實驗方法直接鎖定影響性能的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù), 制約了材料性能的進(jìn)一步優(yōu)化與新材料的高效設(shè)計.

人工智能在無機(jī)固體、合金等原子結(jié)構(gòu)明確的體系中已展現(xiàn)出巨大潛力, 其成功依賴于大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的支撐, 使得模型能夠捕捉結(jié)構(gòu)與性能之間的映射規(guī)律. 然而, 這一范式難以直接遷移到高分子功能材料, 特別是水下黏附凝膠的研究中 [4] . 原因在于, 黏附性能不僅由化學(xué)組成決定, 還受到分子間弱相互作用、熱擾動效應(yīng)、聚合網(wǎng)絡(luò)構(gòu)型及介觀尺度結(jié)構(gòu)等多重因素耦合作用, 導(dǎo)致其構(gòu)效關(guān)系高度復(fù)雜且難以通過傳統(tǒng)模擬與實驗高效解析; 與此同時, 聚合物合成過程中的序列不可控性, 使得難以系統(tǒng)獲取覆蓋充分的數(shù)據(jù)集. 這種“結(jié)構(gòu)復(fù)雜性與數(shù)據(jù)稀缺性并存”的特征, 正是制約人工智能在水下黏附材料領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的根本障礙.

基于此, 我們團(tuán)隊充分結(jié)合高分子材料研究的積累與人工智能技術(shù)的優(yōu)勢, 嘗試從序列層面尋找水下黏附材料設(shè)計與性能優(yōu)化的新路徑. 在理論方法上, 我們?nèi)〉昧岁P(guān)鍵進(jìn)展, 為后續(xù)數(shù)據(jù)驅(qū)動開發(fā)水下黏附材料奠定了基礎(chǔ). 早在2019年, 我們發(fā)現(xiàn)黏附蛋白中存在一種關(guān)鍵的鄰位序列規(guī)律: 帶正電的氨基酸與芳香族氨基酸傾向于相鄰排列, 這一結(jié)構(gòu)可以通過苯基破壞水合層并促進(jìn)陽離子與基底形成強(qiáng)靜電力作用, 從而顯著增強(qiáng)水下黏附性能. 我們首次將這一序列規(guī)律引入人工聚合物設(shè)計, 并取得了突破性成果 [ 5 , 6 ] .

為實現(xiàn)該序列特征在聚合物中的有效轉(zhuǎn)譯, 我們提出了基于理想恒比共聚的合成策略. 通過精確調(diào)控單體的競聚率, 有效克服了帶電單體和芳香單體在反應(yīng)過程中的自聚傾向, 成功合成出具有高比例鄰位排列的聚合物序列. 所得水凝膠在高鹽水環(huán)境中表現(xiàn)出優(yōu)異的黏附性能, 能夠在 10?s 內(nèi)實現(xiàn)對玻璃的快速黏附, 并承受高達(dá) 60?kPa 的負(fù)載. 該成果首次證明, 模仿黏附蛋白的序列特征而非單純的官能團(tuán), 能夠賦予人工材料穩(wěn)定而高效的水下黏附功能.

盡管基于單一黏附蛋白的關(guān)鍵鄰位規(guī)律, 我們已成功制備出性能優(yōu)異的水下黏附材料, 但這一經(jīng)驗?zāi)芊裨诟嗟鞍字斜粡?fù)制? 是否存在能夠跨越物種、具有普適性的統(tǒng)計規(guī)律? 這些問題仍有待深入探究. 自然界中數(shù)量龐大的黏附蛋白庫由無數(shù)物種在進(jìn)化中塑造而成, 雖然它們在具體序列上差異顯著, 但在功能實現(xiàn)上可能隱含共通的模式. 基于這一認(rèn)識, 我們在后續(xù)研究中不再局限于個別蛋白, 而是將整個黏附蛋白數(shù)據(jù)庫納入分析, 嘗試從大數(shù)據(jù)維度提煉自然序列的共性規(guī)律, 并將其轉(zhuǎn)化為可指導(dǎo)人工聚合物設(shè)計的通用策略. 該研究工作發(fā)表于 Nature [7] , 標(biāo)志著我們在水下黏附材料研究領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了從單一序列啟發(fā)到數(shù)據(jù)庫驅(qū)動設(shè)計的重大突破.

我們從3822種生物中收集了超過兩萬條黏附蛋白序列, 涵蓋細(xì)菌、海洋動物、真菌、病毒等多個類群. 通過多序列比對, 提取了不同物種黏附蛋白的共有特征序列. 隨后, 依據(jù)氨基酸的功能屬性將 20種氨基酸殘基劃分為六大功能單元, 并以此對共有序列進(jìn)行重新編碼, 計算不同功能單元在序列中的相鄰組合頻率. 由此構(gòu)建出一套可直接映射為聚合物單體比例的“仿生組分配方庫”( 圖1(a) ). 這一“統(tǒng)計仿生”策略, 使我們能夠?qū)⒆匀唤鐢?shù)百萬年進(jìn)化所積累的序列規(guī)律, 轉(zhuǎn)譯為人工合成可操作的配方規(guī)則, 實現(xiàn)了從演化智慧到設(shè)計公式的轉(zhuǎn)化.

圖1

數(shù)據(jù)驅(qū)動的水下黏附水凝膠設(shè)計 [7] . (a) 集成數(shù)據(jù)挖掘、實驗驗證與機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的高性能水下黏附水凝膠設(shè)計流程示意圖; (b) 所開發(fā)水凝膠在水下的黏附強(qiáng)度比較; (c) R1-max黏附水凝膠將小黃鴨牢固黏附于海邊巖石表面的照片. Copyright ? 2025 Springer Nature

在實驗階段, 我們篩選出六種競聚率接近1的代表性單體, 分別模擬六類氨基酸功能基團(tuán), 并采用理想恒比共聚策略, 成功合成出序列分布可控的水凝膠. 這一方法在保證蛋白質(zhì)特征序列保真度的同時兼顧了合成可行性, 從而建立了一個小而精、高質(zhì)量的水凝膠數(shù)據(jù)集. 實驗結(jié)果顯示, 基于數(shù)據(jù)庫挖掘所得配方制備的水下黏附凝膠, 其性能已普遍優(yōu)于既往文獻(xiàn)中報道的多數(shù)水凝膠. 為進(jìn)一步提升研發(fā)效率、降低試錯成本, 我們引入人工智能技術(shù), 采用順序模型優(yōu)化算法(Sequential Model-Based Optimization, SMBO)在龐大的單體組合空間中高效篩選最優(yōu)配方. 具體流程包括: 利用已有實驗數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)代理模型, 對材料配方與水下黏附性能之間的關(guān)系進(jìn)行擬合, 并在預(yù)測潛在優(yōu)異配方的同時評估其探索價值與不確定性. 隨后, 通過實驗驗證模型推薦的候選配方, 并將真實測量結(jié)果持續(xù)反饋, 用于更新數(shù)據(jù)集和迭代強(qiáng)化模型預(yù)測精度. 該“模型預(yù)測-實驗驗證-數(shù)據(jù)反饋”閉環(huán)加速了材料發(fā)現(xiàn)過程, 使優(yōu)化過程在有限實驗次數(shù)下逐步逼近全局最優(yōu)區(qū)域, 顯著降低了實驗成本. 經(jīng)過多輪循環(huán), 我們最終篩選出多種黏附強(qiáng)度超過 1?MPa 的水凝膠, 其性能相比既有文獻(xiàn)水平提升了一個數(shù)量級( 圖1(b) ).

進(jìn)一步的應(yīng)用測試表明, 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動策略開發(fā)的水下黏附材料在穩(wěn)定性與環(huán)境適應(yīng)性方面表現(xiàn)卓越. 在真實海水環(huán)境的測試中, 材料能夠在海浪的反復(fù)沖擊下保持牢固附著( 圖1(c) ); 在模擬工程場景的水管封堵實驗中, 材料可快速封堵三米高水管底部的泄漏孔洞, 實現(xiàn)即時止漏, 并在持續(xù)水壓下保持穩(wěn)固, 展現(xiàn)出優(yōu)異的黏性和抗壓性能; 在小鼠皮下植入實驗中, 材料保持良好的生物相容性和結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性, 無顯著免疫排斥反應(yīng). 這些結(jié)果表明, 該策略制備的水下黏附材料能夠在復(fù)雜環(huán)境中穩(wěn)定工作, 并具備進(jìn)入工程與醫(yī)學(xué)應(yīng)用的潛在可行性.

回顧本研究全過程, 我們實現(xiàn)了從理論驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動的材料設(shè)計范式轉(zhuǎn)變, 提出了一種融合知識與數(shù)據(jù)的功能性軟物質(zhì)材料研發(fā)方法論, 推動了軟材料設(shè)計思路的跨越式發(fā)展. 研究表明, 在模仿自然的過程中, 關(guān)鍵不僅在于復(fù)制某些分子結(jié)構(gòu)或個別生物特征, 更在于深入挖掘自然界演化過程中沉淀的共性統(tǒng)計規(guī)律, 并將其轉(zhuǎn)化為可操作的設(shè)計規(guī)則, 從而實現(xiàn)材料性能上的重大突破. 同時, 高分子材料體系普遍具有多官能團(tuán)協(xié)同作用與多尺度結(jié)構(gòu)演化特征, 導(dǎo)致其結(jié)構(gòu)—性能映射關(guān)系復(fù)雜、表征困難. 深度學(xué)習(xí)為解析這種復(fù)雜構(gòu)效關(guān)系提供了新路徑, 可直接基于結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行學(xué)習(xí), 并與性能預(yù)測和材料優(yōu)化實現(xiàn)端到端集成, 從而挖掘影響材料性能的關(guān)鍵多尺度結(jié)構(gòu)特征, 促進(jìn)新材料的發(fā)現(xiàn)與設(shè)計. 因此, 借助深度學(xué)習(xí)模型乃至大語言模型, 實現(xiàn)高分子材料的多尺度結(jié)構(gòu)表征, 并構(gòu)建融合自然啟發(fā)機(jī)制與數(shù)據(jù)驅(qū)動策略的設(shè)計范式, 將成為提升功能高分子材料可設(shè)計性的重要方向. 該研究范式的實現(xiàn)與推廣, 將加速包括水下黏附材料在內(nèi)的高分子材料研發(fā)進(jìn)程, 為材料性能的優(yōu)化與提升提供智能化支撐與創(chuàng)新工具.

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