图(a-b)基于双配体策略的工程化MspA纳米孔检测稀土原理示意图;(c)16种稀土的单分子纳米孔信号;(d)16种稀土的纳米孔信号的散点图展示

在国家自然科学基金项目（批准号：22225405、223B2402）等资助下，南京大学黄硕团队在纳米孔稀土分离分析方面取得新进展。研究成果以“纳米孔识别区分稀土元素(Nanopore discrimination of rare earth elements)”为题，于2025年2月10日发表在《自然·纳米技术》(Nature Nanotechnology)上。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41565-025-01864-w。

稀土元素位于元素周期表IIIB族，包括钪（Sc）、钇（Y）和镧系（Ln）共17种元素。稀土元素具有优异的光、电、磁等性能，因此在现代科技和工业领域扮演着举足轻重的角色。鉴于稀土资源的巨大价值，各国也在积极开展稀土资源的勘探，加大投入力度。然而，由于稀土元素具有相似的外层电子排布，导致其化学性质极其相似，这也为勘探、检测和分离稀土带来了棘手的技术挑战。

针对该挑战，上述研究团队基于异质耻垢分枝杆菌膜蛋白A（MspA）纳米孔(图a)，提出一种双配体策略，采用固定配体（孔道识别位点处的NTA）实现稀土离子螯合，进一步利用游离配体（N,N-双(羧甲基)-L-赖氨酸，ANTA）与稀土离子发生配位作用（图b)。基于该策略，人们可读取并获得专属于该稀土离子的特异性传感事件(图c-d)。在此基础上，该团队引入了机器学习算法对该事件进行自动鉴定，对不同稀土元素的区分准确度可达99.6%。借助纳米孔检测和机器学习分析，该方法成功地对氟碳铈矿石中含有的稀土元素进行了定性定量分析。