《Biosensors and Bioelectronics》：Light-addressable sandwich photoelectrochemical immunosensor array and lateral flow immunoassays with self-calibration using quantum dots-sensitized and porphyrin-engineered MOFs for accurate detection of amyloid β-proteins
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本研究开发了一种新型光地址空间夹心光电化学免疫传感器阵列（PEC IA）和PEC-LFIA试纸条，用于高灵敏度检测阿尔茨海默病生物标志物Aβ42。通过整合CdTe量子点敏化的UiO-66 MOFs传感矩阵和PCN-224@ZnIn2S4纳米花杂化免疫探针，实现11点同步检测，并通过自校准技术减少背景噪声。PEC-LFIA试纸条仅需15分钟孵育即可完成实时定量检测，检测限达fg/mL级。在人工脑脊液和人类血浆中均表现出高灵敏度，其中血浆检测灵敏度较人工脑脊液提高5倍，为早期AD诊断提供了非侵入式解决方案。
王 louqun | 牛 jingge | 陈 xiaoli | 朱 yun | 侯 xiaohong
沈阳药科大学药学院，中国辽宁省沈阳市，110016
摘要
阿尔茨海默病（AD）是一种神经退行性疾病，其特征是β-淀粉样蛋白（Aβ）斑块的积累，这使得Aβ成为早期诊断的关键生物标志物。在这项研究中，我们开发了一种新型的光控夹心光电化学（PEC）免疫传感器阵列，用于检测Aβ42，旨在改进AD的诊断方法。该阵列使用碲化镉量子点敏化的UiO-66（U@C）作为传感基质，并采用PCN-224@ZnIn2S4纳米花异质结（P@Z）作为免疫探针，通过单个FTO电极上的激光笔激活实现多重检测，并通过自校准方法最小化背景噪声和基线漂移。检测过程需要60分钟的孵育时间；然而，由于可以同时检测11个点，显著缩短了批量处理时间并提高了实用性。为了实现即时检测，我们还开发了一种PEC侧向流动免疫分析（PEC-LFIA）试纸条，仅需15分钟的孵育时间即可实现Aβ42的定量检测。这两种平台都能有效检测PBS、人工脑脊液（CSF）和人血浆中的Aβ42，浓度范围从fg/mL到ng/mL。值得注意的是，人血浆中的灵敏度是人工CSF中的五倍。PEC阵列在CSF中的检测限为19.5 fg/mL，在血浆中为3.1 fg/mL，而PEC-LFIA试纸条在CSF中的检测限为17.8 fg/mL，在人血浆中为3.1 fg/mL。这些进展显著减轻了患者的负担，并使我们更接近于仅用一滴血液来监测大脑老化。
引言
阿尔茨海默病（AD）是一个复杂的多阶段进展过程。在临床前阶段，尽管存在β-淀粉样蛋白（Aβ）积累和tau病变等病理变化，患者可能没有认知症状。随着对治疗晚期AD挑战的认识日益增加，人们意识到需要在症状出现之前进行早期干预（Blennow等人，2012年；Hansson Oskar，2021年）。PET扫描和尸检研究表明，60至90岁的认知正常的成年人中有20%到40%存在Aβ沉积，这与灰质萎缩和记忆下降有关（Aizenstein等人，2008年；Price等人，2009年）。Aβ42是由β-分泌酶切割淀粉样前体蛋白产生的42个氨基酸肽，在其C端具有高度疏水性，容易发生错误折叠并形成淀粉样斑块。这些斑块会导致神经元损伤和炎症，这是AD的关键特征。在AD患者中，由于斑块的隔离，脑内的Aβ42水平低于健康个体，因此它是追踪疾病进展的宝贵生物标志物（Villemagne等人，2013年；Ogi等人，2013年）。
目前，主流的Aβ蛋白检测方法包括Aβ-PET和CSF分析（Bjerke等人，2018年）。随着对早期AD诊断需求的增加，主流诊断过程耗时较长且存在诊断延迟的问题。基于血液的生物标志物检测技术侵入性较小且更具成本效益，同时具有大规模临床应用的潜力（Snyder等人，2014年；Thuy Trang等人，2020年；Abbott Alison，2024年）。血液衍生物（如血清和血浆）中的AD生物标志物浓度通常比CSF中的低十倍，这使得基于血液的筛查具有挑战性（Bjerke等人，2018年）。最近的研究表明，超灵敏检测方法对于准确分析这些生物标志物至关重要。例如，Zhang等人使用电化学技术在金电极表面局部生成金树突，随后用PPy-3-COOH固定抗体。这种电化学传感器表现出从4.5×10?8 pg/mL到4.5×102 pg/mL的宽线性响应范围，并能够准确测量添加的 analytes（如人工唾液、人血浆和人血液）的浓度（Zhang等人，2024年）。Wang等人成功开发了一种基于石墨烯场效应晶体管的超灵敏生物传感器，能够在飞摩尔水平上有效检测血浆生物标志物，包括Aβ40、Aβ42、p-tau181、p-tau217和NfL，适用于各种临床队列（Wang等人，2023a）。除了前面提到的方法外，夹心光电化学（PEC）生物传感也是一种强大的超灵敏生物标志物检测技术（Gao等人，2022年；Zhang等人，2023年；Bao等人，2024年）。该方法使用两种特异性抗体来检测相同的抗原，从而通过双重识别机制提高选择性（Cao等人，2021年）。夹心PEC生物传感在血清和尿液等复杂生物样本中表现出色，无需纯化即可获得准确结果，是一种可靠的抗原检测方法（Takemura等人，2021年；Chen等人，2022年；Huang等人，2023年）。Wang等人制备了Ti3C2@Bi2WO6异质结来处理光诱导的电荷载体，并使用CaCO3@CuO2来放大信号，实现了0.06 pg/mL的检测限（Wang等人，2024年）。在传统的检测方法中，需要准备多个电极并在测试过程中频繁更换，这增加了复杂性并容易受到外部环境因素的影响。为了克服这些挑战，研究人员建议创建将多个检测点结合到一个电极中的光控传感器阵列，从而实现目标物质的高通量分析。Wang等人开发了一种可寻址的光电免疫传感器阵列，用于检测血清样本中ng/mL浓度的Aβ，采用了磁分离和自校准技术（Wang等人，2023b）。这种设计主要得益于电极制备和测试条件的改进，简化了操作并显著减少了外部影响的干扰，最终提高了灵敏度。
夹心PEC生物传感在即时检测中的应用仍然是一个未探索的领域。夹心LFIAs通常用于检测大分子分析物，如蛋白质（Yin等人，2024年）。Liu等人开发了一种自校准的SERS-LFIA生物传感器，用于生物流体中Aβ42的定量分析。设计的SERS-LFIA生物传感器利用LFIA格式和SERS技术的独特优势，以高灵敏度和操作简便性量化复杂生物流体中的Aβ42水平（Liu等人，2024a）。为了提高实际性能，我们探索了将PEC生物传感与侧向流动免疫分析（PEC-LFIAs）相结合。将PEC生物传感与夹心LFIAs结合，有望在疾病的早期阶段实现生物标志物的定量、实时检测。
在PEC生物传感中，光敏MOFs在检测癌症和疾病生物标志物方面表现出优异的性能（Qin等人，2025年；Tang等人，2022年）。金属有机框架（MOFs）是由有机配体和金属离子或簇组成的多孔材料，以其高孔隙率、大表面积、可调孔径和结构多样性而闻名（Li等人，2020年）。然而，MOFs的宽带隙限制了光激发载流子的生成，这可能影响其在PEC应用中的性能。为了解决这一限制并提高基于MOF的免疫传感器的PEC性能，将量子点（QDs）——一种通常大小在2到10纳米之间的半导体材料——集成到系统中（Zhao等人，2025年；Niu等人，2025年）。由于量子点的窄带隙，它们促进了电子转移并放大了PEC信号（Guan等人，2021年）。这种战略组合旨在有效增强MOFs的灵敏度，从而提高PEC应用的整体性能。Mao等人开发了一种使用MIL-101(Cr)和碲化镉量子点（CdTe-QDs）的PEC免疫传感器，用于检测人血清和尿液中的癌胚抗原，其中CdTe-QDs提高了光利用效率，而MOFs的高表面积增强了量子点的负载和光吸收（Mao等人，2023年）。类似地，卟啉工程化的MOFs作为下一代PEC传感器的敏感元件显示出巨大潜力（Yuan等人，2025年；Li等人，2023年）。许多研究现在专注于将卟啉工程化的MOFs与其他半导体结合，通过异质结来提高其PEC性能。当两种不同的半导体接触时，会形成异质结，由于它们的能带结构不同而产生内置电场。这个电场强烈影响电子和空穴的运动（Hu等人，2023年；Chen等人，2018年）。Ma等人将PCN-224(Zn)与Nb4C3结合，创建了一个肖特基结，建立了金属-半导体接触界面。这种配置产生了增强的光电信号响应和更高的光电流密度，与未经修改的PCN-224(Zn)相比（Ma等人，2023年）。通过将卟啉MOFs与金属硫化物半导体（如ZnIn2S4，ZIS）结合，研究人员促进了光生电子的转移并放大了PEC信号。Jin等人通过溶胶热方法制备了一种新型的微米级PCN-224@ZIS，使得ZIS纳米片在PCN-224立方体上分布均匀，从而提高了氢气产生率和四环素盐酸盐的降解速率（Jin等人，2021年）。虽然微米级PCN-224和ZIS复合材料表现出良好的光电活性，但检测生物标志物通常需要与纳米级的抗体结合。由纳米级PCN-224制成的纳米复合材料提供了更大的比表面积、更多的活性位点和更易于表面修饰。因此，目标是开发一种纳米级PCN-224和ZIS的纳米复合异质结，以增强基于卟啉的MOFs在生物标志物检测中的应用。
在我们的研究中，使用CdTe-QDs敏化的UiO-66 MOFs（U@C）作为PEC免疫基质。同时，PCN-224@ZIS异质结（P@Z）作为PEC免疫探针，构建了基于MOFs的PEC免疫传感器阵列。带槽的绝缘贴纸将单个电极片分成十一个相同的检测区，第一个区域用作自校准参考。该系统采用顺序照明策略，使用单个光源依次激发每个检测点。这种方法保持了均匀的测试条件，最小化了检测区之间的差异，实现了连续、精确、高通量的信号采集。随后，我们将丝印电极与侧向流动免疫分析条结合，创建了用于检测Aβ42的双工作电极。侧向流动免疫分析条上的测试线（T线）和对照线（C线）充当双工作电极。使用人工CSF和人血浆作为实际样本，制备的PEC夹心免疫分析和PEC-LFIAs能够在广泛的线性范围内和各种应用场景中识别微量至超微量物质。这一重要特性为快速现场检测提供了巨大潜力。
实验部分
支持材料总结了本研究中使用的试剂、设备和方法，包括U@C异质结和P@Z复合材料的合成，以及PDA/P@Z标记免疫探针的制备。
PEC免疫传感器阵列对Aβ42的分析性能
为了最大化传感器性能，评估了以下参数的影响：(A) UiO-66和CdTe-QDs的重量百分比，(B) 不同的U@C分配体积，(C) 捕获抗体的不同浓度，以及(D) 在连接检测抗体时添加的P@Z量。补充材料提供了详细信息（图S9）。通过系统地评估关键参数，找到了进一步提高传感器性能的最佳条件
结论
本研究开发了一种新型的光控夹心PEC免疫传感器阵列和PEC-LFIA试纸条，用于检测Aβ42，这是一种关键的AD生物标志物。通过使用U@C作为传感基质和P@Z异质结作为免疫探针，我们实现了高灵敏度和特异性的多重检测。然而，仍存在局限性：由于无法获得AD患者的血液或CSF样本，测试仅限于正常人血浆和人工CSF。此外，由于淀粉样β假说只是其中之一
CRediT作者贡献声明
Jingge Niu：验证、监督、软件、资源。Louqun Wang：可视化、验证、监督、软件、资源、项目管理、方法论、调查、正式分析、数据管理、概念化。Yun Zhu：监督、软件、资源。Xiaoli Chen：监督、软件、方法论。Xiaohong Hou：写作——审阅与编辑、写作——初稿、资金获取
未引用参考文献
Abbott, 2024; Bjerke and Engelborghs, 2018; Hansson, 2021.
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务冲突或个人关系，这些关系可能会影响本文所述的发现和结论。
