镨/硼共掺杂的碳量子点作为荧光纳米传感器,可灵敏地检测生物样本中的L-多巴,并实现基于智能手机的分析
《Microchemical Journal》:Praseodymium/boron co-doped carbon quantum dots as a fluorescent nanosensor to sensitively detect L-DOPA in biological samples and smartphone-based analysis
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时间:2026年05月01日
来源:Microchemical Journal 5.1
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科马尔·桑吉塔·奥布拉伊(Komal Sangeeta Obrai)
印度旁遮普邦贾兰达尔(Jalandhar)布拉姆贝德卡尔国家理工学院(Dr. Br Ambedkar National Institute of Technology),邮编144008
**摘要**
科马尔·桑吉塔·奥布拉伊(Komal Sangeeta Obrai)
印度旁遮普邦贾兰达尔(Jalandhar)布拉姆贝德卡尔国家理工学院(Dr. Br Ambedkar National Institute of Technology),邮编144008
**摘要**
L-多巴(L-dopa)是一种重要的神经递质,用于治疗包括帕金森病(Parkinson’s disease)在内的神经系统疾病。采用水热技术(hydrothermal technique)通过一种简单的自下而上(bottom-up)方法制备了掺镨(Praseodymium)和硼(Boron)的碳量子点(Pr/B-CQDs)。随后通过透射电子显微镜(TEM)、扫描电子显微镜(SEM)、原子力显微镜(AFM)、X射线衍射(XRD)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、X射线光电子能谱(XPS)、紫外-可见光谱(UV-VIS spectroscopy)和荧光技术对其光学性质、粒径、形态、元素组成和化学成分以及晶体结构进行了表征。该纳米传感器的激发波长为320 nm,发射波长为420 nm。加入L-多巴后,初始荧光强度降低,这一现象是由于光诱导的电子转移(photoinduced electron transfer,PET)作用所致。本研究开发的传感器对L-多巴的检测限为0至35 μM,最低检测限可达1.72 μM。通过实际分析人类血清和尿液样本验证了基于Pr/B-CQDs的荧光传感器检测L-多巴的可行性,且在复杂生物样本中获得了可靠的结果。此外,该传感器还设计成可安装在智能手机上的便携式设备,能够实时检测L-多巴的含量。
**引言**
在过去40年中,左旋多巴(Levodopa,L-3,4-二羟基苯丙氨酸)已成为缓解帕金森病症状最有效的治疗方法。大约所有帕金森病患者最终都需要使用左旋多巴药物[1][2]。帕金森病是一种主要发生在60岁以上人群中的神经系统疾病[3],其典型运动症状包括僵硬、姿势不稳、动作迟缓(bradykinesia)和震颤[3]。然而,随着疾病进展,患者常会出现认知障碍、情绪变化、幻觉等多种非运动症状,这些症状凸显了该疾病的复杂性和进展性[4][5][6][7]。帕金森病的运动症状主要是由于黑质致密部(substantia nigra pars compacta)中的多巴胺能神经元丧失,导致纹状体(striatum)中多巴胺含量减少,从而影响运动控制[8][9]。左旋多巴能够穿过血脑屏障,并在芳香族L-氨基酸脱羧酶(aromatic L-amino acid decarboxylase)的作用下转化为多巴胺[10],从而增加大脑中的多巴胺水平[10]。这一机制使得左旋多巴在帕金森病早期阶段尤为适用[11]。然而,长期使用可能导致运动障碍和“药效减退”(wearing-off effect)[12][13]。因此,在药物研究和临床应用中,准确检测和监测左旋多巴的浓度至关重要[14][15]。目前已开发出多种L-多巴检测方法,包括高效液相色谱(HPLC)[16][17][18][19][20][21][22][23]、质谱(MS)[24][25]、气相色谱[26]、分光光度法[27][28]、光学技术[29][30][31]、电化学方法[32][33][34][35][36][37][38][39][40][41][42]等。但这些方法存在成本高昂、需要预处理步骤以及检测时间较长的缺点[43]。L-多巴与抗坏血酸(ascorbic acid)的氧化电位相近,这给电化学分析带来了挑战[44]。相比之下,基于荧光的传感器因结构简单、成本低廉、使用方便、灵敏度高且具有便携性而受到广泛关注。可用于传感应用的荧光探针材料种类繁多,包括金属有机框架(MOFs)、金属纳米簇(metal nanoclusters)、半导体量子点(QDs)、有机染料和碳基纳米材料(carbon-based nanomaterials)。MOFs和QDs因其出色的灵敏度、光稳定性及光学特性而备受青睐[47]。纸质分析设备(Paper-based analytical devices,PADs)可与这些纳米粒子结合使用,具有低成本、便携性和快速分析的优势[45][46]。PADs在生物传感领域的应用效果显著,其多孔结构有利于传感材料的固定和分析物的快速扩散[45][46]。碳量子点(CQDs)因量子产率高、光稳定性好、毒性低且合成简便而成为极具前景的荧光纳米材料[47],被广泛应用于光电领域[48]、生物成像[49]、纳米传感[50]、催化[51]和药物递送[52]。尽管如此,CQDs的荧光效率通常较低,这主要是由于量子产率低和表面官能团覆盖不足所致[47]。为克服这些局限,研究人员通过杂原子掺杂和表面修饰改善了其电学性质和光学特性[53][54][55]。掺杂杂原子可形成新的发光中心和能级,改变CQDs的能带结构和荧光特性[56]。例如,加入氮(N)[57]、磷(P)[58]、硫(S)[59]和硼(B)[60]可提升荧光性能[56]。本研究采用柠檬酸、硼酸和六水合镨硝酸盐(Pr(NO3)3·6H2O)通过水热法制备了Pr/B-CQDs。镨和硼的共掺杂改变了CQDs的结构、电学和光学性质:部分饱和状态的镨元素为碳骨架引入了新的能级,这些能级作为复合中心促进了辐射复合,显著增强了CQDs的荧光强度和稳定性;镨离子还促进了电子转移,增加了与分析物分子相互作用的活性位点[61]。由于硼的电负性低于碳,作为掺杂剂会改变碳晶格中的电荷分布,形成电子缺陷区,从而增强分析物在CQD表面的吸附和相互作用[62]。此外,硼掺杂通过调节带隙和表面官能团数量提升了量子产率和荧光特性[62][63]。Pr和B的协同作用使CQDs在荧光检测中表现出更强的荧光信号、更好的光稳定性和更高的量子效率[62]。
**材料与试剂**
褪黑素(Melatonin)、芦丁(Rutin)、肾上腺素(Epinephrine)、去甲肾上腺素(Norepinephrine)、肌酐(Creatinine)、L-赖氨酸(L-lysine)、L-组氨酸(L-histidine)、维生素B12(VitB12)和色氨酸(Tryptophan)购自sigma-Aldrich公司;柠檬酸(CA)、甘氨酸(Glycine)、六水合镨硝酸盐(Pr(NO3)3·6H2O)和硼酸(H3BO3)购自印度LOBA公司。
**Pr/B-CQDs的制备**
水溶性Pr/B-CQDs通过图1所示的自下而上单步煅烧法制备。具体步骤包括使用8 mM柠檬酸、1 mM六水合镨硝酸盐和0.2 mM硼酸。
**测量与表征**
采用Tecnai G2 20 S-TWIN(FEI)透射电子显微镜(加速电压200 kV)、X射线衍射、能谱仪(EDX)、扫描电子显微镜(SEM,SIGMA 500VP)、原子力显微镜(AFM,Bruker,纳米级分辨率)以及X射线光电子能谱仪(Thermoscientific NEXA Surface)对Pr/B-CQDs的结构和粒径进行了分析。表面官能团通过相应仪器进行鉴定。
**优化条件**
Pr/B-CQDs的紫外-可见吸收光谱在340 nm处显示独特吸收峰,这是由CO基团的n-π*电子跃迁引起的[82](见图S4(a))。随着L-多巴含量的增加,紫外光谱中的吸收强度逐渐增强(见图S4(b)),表明Pr/B-CQDs与L-多巴之间存在相互作用。图S4(c)展示了校准曲线。
**选择性**
新开发的荧光传感器对L-多巴具有极高的选择性:与褪黑素、去甲肾上腺素、肾上腺素、L-组氨酸、L-赖氨酸、L-抗坏血酸、DL-色氨酸、姜黄素、肌酐、奎宁、芦丁、维生素B12和雌二醇等物质相比,Pr/B-CQDs能够以高度选择性和灵敏度检测L-多巴(见图S4(c))。
**实际样品分析**
验证了该荧光传感器在真实生物样本(如人尿液和血清)中检测L-多巴的有效性。首先对未添加样品进行分析以确定样本中L-多巴的天然浓度,结果发现尿液样本中L-多巴浓度为33.4 μM;随后添加L-多巴后,Pr/B-CQDs的荧光强度显著下降(见图S4(c))。
**基于智能手机的L-多巴检测**
与肉眼观察相比,基于智能手机的图像检测更为准确。利用RGB颜色检测软件构建了基于Pr/B-CQDs的传感器系统,Android系统能直接在手机上显示分析结果(红、绿、蓝RGB颜色空间)。拍摄时需将手机靠近样品容器且不使用闪光灯。
**结论**
研究表明,掺镨和硼的碳量子点对L-多巴具有极高的灵敏度和选择性。制备的Pr/B-CQDs具有强荧光性、良好的生物相容性和优异的水溶性及稳定性。结合UV-Vis和通用荧光方法的智能手机辅助比色传感平台实现了高效L-多巴检测。
**作者贡献声明**
科马尔·桑吉塔·奥布拉伊(Komal Sangeeta Obrai)负责撰写初稿、数据可视化、软件开发、方法设计、实验实施、数据分析、概念构建及结果整理。
**利益冲突声明**
作者声明不存在可能影响本文研究的财务利益冲突或个人关系。
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