采用d-Band调制技术和分子印迹技术的双金属PtCo纳米酶,用于抑郁症的诊断

《Journal of Materials Science & Technology》:d-Band-modulated bimetallic PtCo nanozymes with molecular imprinting for depression diagnostics

【字体: 时间:2026年01月31日 来源:Journal of Materials Science & Technology 14.3

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  抑郁症诊断的新方法基于PtCo合金纳米酶与分子印迹聚合物(MIPs)的协同作用,实现kynurenine超灵敏检测(0.382 μM)和便携式纸基试纸条(

  
姜博琪|万子祺|江秋雪|赵子翔|陈大|李梦凡|马家豪|李杰|高伟|高杰|赵静|李三忠|田志敏|曲永全
中国西北工业大学化学与化学工程学院,工业和信息化部特种功能与智能聚合物材料重点实验室,西安710054

摘要

抑郁症是全球最常见的精神疾病,目前主要依赖主观的临床评估,但这容易导致诊断不准确,因此需要开发可靠且客观的检测系统。犬尿氨酸是一种具有明确病理生理学关联的神经活性代谢物,已成为一种有前景的抑郁症生物标志物。本文报道了一种基于d带修饰的PtCo合金纳米酶与分子印迹聚合物(MIPs)协同作用的检测方法,实现了对抑郁症的超灵敏检测。与单金属Pt相比,这种PtCo纳米酶的氧化酶模拟活性提高了4.28倍。这种优异性能归因于Co对Pt d带中心的调节作用,优化了氧的吸附和活化动力学,这一点通过密度泛函理论计算和原位光谱表征得到了严格验证。在PtCo表面进行分子印迹后,形成了特异性识别犬尿氨酸的腔体,既能保持催化功能又能实现选择性目标结合。由此制备的PtCo@MIP纸质生物传感器在血清中的检测限为0.382 μM,具有宽线性响应范围(4.8 – 960 μM)和出色的抗干扰性能。当该传感器集成到基于纸张的生物芯片中,并通过智能手机实现RGB比色读数时,在临床样本中的回收率高达107.6% – 109.7%,优于市售试剂盒。本研究建立了一种无需预处理、成本低廉的诊断方法,将先进的纳米酶技术与高性能生物传感器相结合,为下一代抑郁症诊断奠定了基础。

引言

抑郁症是一种以持续的情绪失调、快感缺失和存在绝望为主要特征的心理疾病,是全球最普遍的精神疾病之一[[1], [2], [3], [4], [5], [6]]。全球统计数据显示,超过3.5亿人患有抑郁症,每年有近一百万人因抑郁症相关自杀而失去生命,这使其成为全球公共卫生的严峻挑战[[1],[7],[8],[9]]。鉴于这些挑战,迫切需要开发简单、特异性强且灵敏的诊断工具[[10],[11]]。然而,目前的诊断方法主要依赖于临床访谈和主观症状评分量表,这些方法容易受到个体表达偏见和情感主观性的影响[[8],[9],[10],[11]],从而导致高误诊率,可能延迟适当的治疗并恶化患者预后。因此,亟需创新评估方法,以减少评估者的主观性并提供更可靠和标准化的检测方案,以用于抑郁症的筛查和管理。
最近,代谢标志物作为传统精神疾病评估(如临床观察和心理量表)的主观数据的补充手段逐渐受到重视[[10],[11],[12],[13],[14],[15]]。先前的研究表明,色氨酸-犬尿氨酸代谢途径的紊乱与抑郁症的发病机制密切相关[[16],[17],[18],[19],[20],[21],[22]]。值得注意的是,抑郁症患者的体液中犬尿氨酸水平相对较高,这表明其可作为诊断评估和监测抑郁症患者状态的定量生物标志物[[23,24]]。目前的犬尿氨酸定量分析方法主要依赖于高效液相色谱-串联质谱、气相色谱-质谱、酶联免疫吸附测定、荧光测定和电化学生物传感[[25],[26],[27],[28],[29]]。尽管这些方法精度高、灵敏度高,但由于仪器成本高昂、操作复杂和耗时等原因,临床应用仍受到限制。因此,亟需一种低成本、快速、易于使用的检测系统,以便在低浓度下检测犬尿氨酸,从而促进抑郁症的诊断[[30,31]]。
基于纳米酶的比色生物传感技术代表了诊断技术的一个新兴方向,其成本效益高、操作简单、响应迅速且无需特殊仪器[[32],[33],[34],[35],[36],[37],[38],[39],[40],[41],[42]]。在各种候选材料中,基于贵金属的纳米酶具有优势,因为它们具有可调的酶模拟活性、强大的生物结合能力和在生理环境中的高稳定性[[43],[44],[45],[46],[47]]。然而,为了应对血清中犬尿氨酸浓度极低(抑郁症患者为12.0 μM,健康人为1.6 μM)的技术挑战,提高催化效率是开发高性能犬尿氨酸检测纳米酶系统的关键[[23]]。为了合理设计功能增强的纳米结构,深入了解原子级别的催化机制至关重要。在各种优化策略中,双金属纳米结构的工程化通过协同电子效应和定制的活性位点配置,显著增强了贵金属纳米酶的酶模拟活性[[48],[49],[50],[51],[52]]。与单金属纳米酶相比,合金金属具有多样的化学组成和协同电子相互作用,能够形成丰富的活性位点,优化底物吸附/解离动力学,从而提高酶模拟催化效率,进而提升检测性能。这种结构可调节性使得基于合金的纳米酶特别适合用于血清中低浓度代谢物的生物传感。
除了催化活性外,纳米酶还需要通过抗体或核酸适配体进行表面功能化以实现目标分子的特异性识别。然而,这种方法不仅会增加检测成本,还可能影响检测系统的稳定性[[53,54]]。为了解决这些问题,分子印迹技术作为一种仿生策略应运而生,提供了可重复的制备方法和优异的检测特异性提升能力[[53],[54],[55],[56],[57]]。该技术利用抗体-抗原相互作用的内在结构特异性,在纳米酶表面制备定制的结合腔体,以实现目标分子的选择性捕获[[58,59]]。类似于免疫学中的抗体-抗原识别,分子印迹聚合物(MIPs)是通过在模板分子存在下用聚合物基质包覆纳米酶来合成的[[60]]。去除模板后,印迹腔体作为高亲和力结合位点,在目标分子结合时重新暴露纳米酶的活性位点[[61]]。这种双功能设计实现了分子的同步识别和催化信号放大,实现了前所未有的检测选择性和灵敏度。
本文设计了一种具有优异氧化酶活性的双金属PtCo纳米酶,能够在酸性条件下将氧氧化为超氧阴离子(·O2?),并利用它开发了一种便携、灵敏且用户友好的基于分子印迹方法的犬尿氨酸检测系统,用于抑郁症的诊断(图1)。与单金属Pt纳米酶相比,钴原子的引入显著增强了其氧化酶活性(4.28倍),这是通过调节表面d带中心实现的。这种电子结构工程促进了氧的吸附和活化,从而显著提升了催化性能。随后,在PtCo表面使用犬尿氨酸作为模板和多巴胺作为功能单体制备了分子印迹层。所得的犬尿氨酸印迹PtCo纳米酶(PtCo@MIP)具有丰富的印迹腔体,能够将无色的3,3′,5,5′-四甲基联苯胺(TMB)催化转化为蓝色的氧化TMB(oxTMB)。加入犬尿氨酸后,它选择性地吸附在PtCo@MIP的印迹腔体中,阻止了纳米酶与TMB的相互作用,从而实现了对犬尿氨酸的高选择性检测。结合智能手机图像分析,该系统可以快速准确地检测血清中的犬尿氨酸。该纸质芯片的线性检测范围为4.8 – 960 μM,检测限为0.382 μM。这种方法证明了其在复杂样本中敏感且选择性地分析抑郁症生物标志物的临床适用性,无需专业人员和复杂仪器,也不需要对血清样本进行预处理,为抑郁症的早期诊断和监测提供了潜在策略。

部分内容

PtCo纳米酶的合成

PtCo纳米酶是通过一步溶剂热法合成的[[62]]。简要来说,将Pt(acac)2(70.7 mg)、Co(acac)2(92.4 mg)、苯甲酸(350 mg)和PVP(93.3 mg)溶解在35 mL苯甲醇中,并在剧烈搅拌下进行超声处理30分钟,形成均匀透明的溶液。随后将溶液转移到特氟龙内衬的不锈钢高压釜中,在180°C下进行水热处理12小时。冷却至室温后,得到产物

PtCo和Pt纳米酶的合成与表征

为了制备PtCo@MIP纳米酶并研究合金化对氧化酶活性的影响,通过一步溶剂热法合成了PtCo和Pt纳米酶[[62]]。透射电子显微镜(TEM)图像和动态光散射(DLS)显示,PtCo纳米颗粒的平均直径为3.1 nm,Pt纳米颗粒的平均直径为1.9 nm(图2(a, b)、S1和S2)。动态光散射(DLS)结果也一致(图S3)。与Pt(111)的晶格间距0.225

结论

总结来说,我们提出了一种基于分子印迹的PtCo@MIP纸质比色生物芯片,用于超灵敏和选择性地检测犬尿氨酸,这是一种与抑郁症发病机制密切相关的关键神经活性代谢物。双金属PtCo纳米酶的氧化酶活性比单金属Pt纳米酶提高了4.28倍,这归因于Co合金化对Pt d带中心的优化调节,从而增强了氧的吸附和活化作用

CRediT作者贡献声明

姜博琪:撰写初稿、方法学设计、实验研究、数据分析、概念构建。万子祺:方法学设计、数据分析、概念构建。江秋雪:数据分析、概念构建。赵子翔:方法学设计。陈大:概念构建。李梦凡:数据分析。马家豪:方法学设计。李杰:实验研究。高伟:实验研究。高杰:实验研究。赵静:资源获取、资金筹集。李三忠:资源获取、资金筹集。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金(项目编号22475173)、陕西省重点研发计划(项目编号2025SF-YBXM-166、2024SF-YBXM-439和2023-ZDLSF-17)以及深圳市科技创新计划(项目编号JCYJ20240813150834045)的财政支持。作者还感谢中央高校基本科研业务费(项目编号D5000210635)和陕西省技术创新引导计划的支持。
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