MOF-Struktur erhält nach 36 Jahren den Nobelpreis: Wenn KI Chemie versteht, gehen Metall-organische Gerüste in die Ära der generativen Forschung ein

Am 8. Oktober 2025 wurden Susumu Kitagawa, Richard Robson und Omar Yaghi für ihre Beiträge zur Forschung im Bereich der Metall-organischen Gerüste (MOFs) mit dem Nobelpreis für Chemie ausgezeichnet. Der Bereich der MOFs hat in über drei Jahrzehnten die Entwicklung von der strukturellen Gestaltung bis zur Industrialisierung durchlaufen und die Grundlage für die berechenbare Chemie gelegt. Heute formt Künstliche Intelligenz die MOF-Forschung mit Generativmodellen und Diffusionsalgorithmen neu und eröffnet eine neue Ära der chemischen Gestaltung.

Am 8. Oktober 2025 wurde der Nobelpreis für Chemie in Schweden verliehen. Die Königliche schwedische Akademie der Wissenschaften hat beschlossen, den Nobelpreis für Chemie 2025 an den Professor der Universität Kyoto in Japan, Susumu Kitagawa, den Professor der Universität Melbourne, Richard Robson, und den Professor der University of California, Berkeley, Omar Yaghi, zu verleihen, um ihre Forschungsbeiträge im Bereich der „Metall-organischen Gerüste“ (MOFs, Metal–Organic Frameworks) zu würdigen. Dieser Forschungsbereich, der über 30 Jahre Marktprüfung hinter sich hat, wird nun zum Jahresmotto der Weltwissenschaft.

„Die neuen Molekülstrukturen, die Susumu Kitagawa, Richard Robson und Omar Yaghi geschaffen haben, enthalten enorme Hohlräume, die es Molekülen ermöglichen, hindurchzugehen. Daher können sie Wasser aus der Wüstenluft gewinnen, Schadstoffe aus Wasser extrahieren oder Kohlendioxid fangen und Wasserstoff speichern.“ So sagte der Vorsitzende der Nobelkommission für Chemie, Heiner Linke, in einer offiziellen Pressemitteilung des Nobelpreises. Metall-organische Gerüste haben ein enormes Potenzial und könnten unvorhergesehene Chancen für die Entwicklung von Materialien mit neuen Funktionen bieten.

Aber jenseits des Nobelpreises hat die Bedeutung der MOFs längst die Materialwissenschaft selbst überschritten und eine Ära geschaffen, in der der Mensch die materielle Welt neu verstehen kann. Wenn der Mensch im molekularen Maßstab einen „programmierbaren“ dreidimensionalen Raum entdeckt hat, hat die Chemie allmählich vom „Entdecken“ zum „Gestalten“ übergegangen und sich der Logik von Daten, Algorithmen und KI genähert.

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Von den Koordinationspolymeren zu den MOFs: Ein 36-jähriges chemisches Puzzle

Tatsächlich hat die Forschung an MOFs von den 1980er Jahren bis zur Erlangung des Nobelpreises im Jahr 2025 die dreistufige Entwicklung von der Erforschung chemischer Konzepte bis zur systemisierten Gestaltung miterlebt.

1989 stellte Richard Robson erstmals die strukturelle Vorstellung von dreidimensionalen Koordinationspolymeren vor und versuchte, die inhärenten Eigenschaften von Atomen auf eine neue Weise zu nutzen. Er verband Metallknoten mit organischen Liganden durch Koordinationsbindungen zu einem periodischen Netzwerk und verband positiv geladene Kupferionen mit einem vierarmigen Molekül, um ein Molekül zu konstruieren, an dessen jedem Armende eine chemische Gruppe sitzt, die Kupferionen anziehen kann. „Wenn sie zusammenkommen, bilden sie einen geordneten und weitläufigen Kristall, wie ein Diamant voller unzähliger Hohlräume.“

Dieses Forschungsergebnis wurde unter dem Titel „Infinite Polymeric Frameworks Consisting of Three Dimensionally Linked Rod-like Segments“ in der Zeitschrift „Journal of the American Chemical Society“ (JACS) veröffentlicht. Einer der frühen Mitautoren von Robson, Ben F. Hoskins, war an der Veröffentlichung dieser bahnbrechenden Arbeit beteiligt und lieferte die ersten experimentellen Beweise für den Keim des MOF-Konzepts.

Die von Richard Robson und Ben F. Hoskins zusammen veröffentlichte Forschungsarbeit

In den folgenden 15 Jahren veröffentlichten die Forscherteams um Omar Yaghi und Susumu Kitagawa mehrere Artikel in Zeitschriften wie Nature und Science und erzielten kontinuierlich revolutionäre Durchbrüche bei der strukturellen Konstruktion und der Funktionsregulierung, wodurch das System der neuen porösen MOF-Materialien etabliert wurde und sich dieser Forschungsbereich allmählich formte und in die Phase der Systemerweiterung eintrat.

In dieser Phase begann die Wissenschaftsgemeinschaft, auf der Basisstruktur der MOFs Verzweigungen und andere Behandlungen vorzunehmen. Susumu Kitagawa hat bewiesen, dass Gase in diese Molekülstruktur hinein- und hinausströmen können, und die Konzepte der „flexiblen Gerüste“ (Flexible Frameworks) und der „atmenden MOFs“ (Breathing MOFs) vorgeschlagen. Dadurch hat er die Überführung der MOFs von starren porösen Materialien zu dynamischen Strukturmaterialien ermöglicht und die Richtung für die Überführung von starren zu intelligent reaktiven Materialien festgelegt.

1999 schuf Omar Yaghi, der als „Vater der MOFs“ bezeichnet wird, ein sehr stabiles MOF (MOF-5) und bewies, dass es durch eine rationale Gestaltung modifiziert werden kann, um ihm neue Eigenschaften zu verleihen. Das MOF-5, als repräsentatives metall-organisches Gerüstmaterial, wurde in den frühen Forschungen zur Wasserstoffspeicherung und Gasadsorption weit verbreitet eingesetzt. Sein Konzept der „entwerfbaren Gerüste“ (reticular chemistry) hat die chemische Synthese in eine Ära der strukturellen Vorhersagbarkeit geführt. Auf dieser Grundlage veröffentlichte Mohamed Eddaoudi in der gleichen Zeit Artikel wie „Metal-Organic Frameworks from Design Strategies to Applications“ und trug zur Experimentierung und Synthesechemie von frühen MOFs mit hoher spezifischer Oberfläche wie MOF-5 bei.

In dieser Zeit arbeitete auch Michael O’Keeffe zusammen mit Omar Yaghi und veröffentlichte die Forschungsarbeit „Towards a Taxonomy of MOF Structures“, in der er die Grundstruktur von Kristallen und MOFs aus topologischer Sicht systematisch beschrieb.

Die Forschungsarbeiten von Mohamed Eddaoudi

Mit dem Aufkommen eines Forschungshypes um die MOFs, die zu den zentralen Forschungsgegenständen in Bereichen wie Gaspeicherung, Arzneimittelabgabe, Katalyse und Sensorik wurden, begab sich das MOF-Material in die Phase der industriellen Umsetzung und zeigte Anwendungspotenziale in Bereichen wie Gaspeicherung, Kohlenstofffang und Biomedizin. Verschiedene hochstabile, kommerziell genutzte MOF-Strukturen begannen ihre Industrialisierung, wie beispielsweise die Zr-basierten UiO-Serien, die von der Forschungsgruppe um Susumu Kitagawa in Zusammenarbeit mit der Universität Uppsala in Schweden entwickelt wurden und zu kommerziell nutzbaren, hochwärmestabilen MOFs wurden.

Seit 2022 arbeitet Atomis Inc., für die Susumu Kitagawa als wissenschaftlicher Berater tätig ist, zusammen mit Yachiyo Engineering Co., Ltd., um auf der Grundlage der MOF-Technologie ein neues Energiegasverteilungssystem namens „Intelligentes Gassystem“ zu entwickeln. Das Ziel ist es, die MOF-Molekülstruktur zu nutzen, um schwer zu kontrollierende Methangase wie Biogas und Erdgas bei Raumtemperatur im Nanomaßstab zu adsorbieren und freizusetzen, ohne auf Leitungsinfrastrukturen angewiesen zu sein, und so eine leichte Gastransportlösung zu ermöglichen.

Das Konzeptflussdiagramm des Gastransportprojekts von Yachiyo Engineering Co., Ltd.

In den letzten 10 Jahren wurden MOFs in großem Maßstab für den industriellen Kohlenstofffang eingesetzt. Beispielsweise hat die Arbeitsgruppe um George Shimizu an der Universität Calgary ein MOF-Material namens CALF-20 entwickelt. In einem Artikel, den diese Arbeitsgruppe in der Zeitschrift Science veröffentlichte, wurde erwähnt, dass CALF-20 seine Leistung auch unter feuchten, oxidierenden und Abgasbedingungen beibehält, im Gegensatz zu vielen anderen MOFs, die in feuchter Umgebung leicht ihre Aktivität verlieren. Deshalb wird CALF-20 von der kanadischen Firma Svante zur Abscheidung von Kohlendioxid aus den Abgasen der Zementproduktion eingesetzt, um die Treibhausgase zu entfernen. Darüber hinaus beginnt die Elektronikindustrie, MOF-Materialien zur Absorption von giftigen Gasen bei der Halbleiterproduktion einzusetzen.

Die Forschungsarbeiten zum CALF-20

Im Hinblick auf die besonderen Eigenschaften der MOF-Materialien sagte Heiner Linke, Vorsitzender der Nobelkommission und Nanophysiker der Universität Lund in Schweden, humorvoll: „Dieses Material kann fast wie die Tasche von Hermine in der Harry-Potter-Reihe sein.“ Die offizielle Seite des Nobelpreises hat auch in einer Berichterstattung erwähnt, dass nach den bahnbrechenden Entdeckungen der drei Preisträger die von Chemikern konstruierten Tausende verschiedener MOFs möglicherweise helfen könnten, einige der großen Herausforderungen, denen die Menschheit gegenübersteht, zu lösen.

Laut einer Umfrage in der Zeitschrift Science im Juli 2025 ist der MOF-Bereich weltweit Thema von über 100.000 wissenschaftlichen Artikeln geworden.

Wenn MOFs von Algorithmen verstanden werden: Die Resonanz zwischen Chemie und KI

Im Zuge der Verschmelzung von Künstlicher Intelligenz mit verschiedenen Bereichen haben viele Forscher begonnen, die Möglichkeiten von „KI + MOF“ zu erforschen. Kürzlich hat die Forschungsgruppe um Zhipeng You von der Nanchang University einen Artikel mit dem Titel „Artificial Intelligence in Metal–Organic Frameworks from 2013 to 2024: A Bibliometric Analysis“ veröffentlicht. In diesem Artikel wurden die wissenschaftlichen Artikel über KI in MOFs aus der Datenbank Web of Science von 2013 bis Mitte 2024 mit bibliometrischen Methoden und Visualisierungssoftware für Wissensnetzwerke analysiert. Aus den Anpassungskurven geht hervor, dass die Forscher immer interessierter an der KI in MOFs werden. Seit 2016 hat die Forschung zu „KI + MOF“ einen explosionsartigen Anstieg erlebt, und die Anzahl der Artikel steigt kontinuierlich, was auf eine vielversprechende Zukunft dieses Schnittstellenbereichs hinweist.

Die Anpassungskurve der jährlichen Verteilung und des Wachstumstrends von Artikeln über „MOF + KI“ von 2013 bis 2024

Die strukturellen Eigenschaften der MOFs und die Digitalisierung der Chemie

Zurzeit ermöglichen die strukturellen Eigenschaften der MOFs zunehmend die Digitalisierung der Chemie: Die Struktur der MOFs, bestehend aus „einstellbaren Metallknoten + organischen Liganden + topologischen Netzwerken“, macht sie zu einem aufzählbaren, parametrierbaren und diskretisierten chemischen Raum, der von Material-KI verstanden werden kann.

Die MOFs sind das „ideale Objekt für Material-KI“ aufgrund ihrer natürlichen modularen und parametrierbaren Eigenschaften. Laut einem Artikel in der Zeitschrift JACS von der Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) mit dem Titel „From Data to Discovery: Recent Trends of Machine Learning in Metal–Organic Frameworks“ besteht ein MOF im Wesentlichen aus drei trennbaren Komponenten, nämlich Metallknoten (Metal Nodes), organischen Liganden (Linkers) und Raumtopologien (Nets). Diese drei Komponenten entsprechen jeweils drei aufzählbaren diskreten Variablen:

* Verschiedene Metallcluster/ Koordinationszahlen;

* Synthetisierbare chemische Gerüste der organischen Liganden;

* Topologisch mögliche Verbindungsweisen.

Der Artikel der Korea Advanced Institute of Science and Technology

Die Kombination dieser Dimensionen lässt die „Erweiterbarkeit“ des MOF-Raums exponentiell wachsen. Gleichzeitig bieten die MOFs als Kandidatenmaterialien für die maschinelle Lernung „programmierbare Arbeitsschritte“, da die Kandidatenstrukturen (Candidate Structures) eine klare chemische Semantik haben. Beispielsweise können Metallcluster als Knoten, Liganden als Kanten oder Hyperkanten dienen, und die Topologieinformation kann als Netzwerk-Topologie-Index codiert werden. Dadurch kann ein Graphenneuronales Netzwerk (GNN) direkt aus der Struktur Eigenschaften wie Adsorptionsenergie und thermische Stabilität lernen. Skalare Beschreibungen wie Zellparameter, Porengrößenverteilung, Oberfläche und Porenvolumen können als überwachte Labels oder als Zielfunktion für die mehrzielige Optimierung dienen.

Zweifellos hat die modulare Syntax der MOFs den chemischen Raum im Vergleich zu nicht aufzählbaren chemischen Strukturen „diskretisiert“ und in maschinenlesbare Regeln umgewandelt. Sie bietet ein ideales Schaffensparadigma für Material-KI und eröffnet neue Wege für die Digitalisierung der Chemie.

Zweistufige Symbiose: KI formt die MOF-Forschung neu

In einem gemeinsam veröffentlichten Artikel mit dem Titel „AI-driven Advances in