早稻田大学/昆士兰大学Yusuke Yamauchi团队ACS Nano: 当介孔来碰“磁”！超顺磁介孔CoFeB负载Au用于抗体检测

• 导读

介孔金属材料由于其大的比表面积、丰富的活性位点、优良的导电性以及可调节的孔道结构受到了广泛的关注和研究。特别的，Fe磁性非贵金属（包括Fe，Co，Ni）纳米材料由于其独特的超顺磁性能，常常与生物亲和性的Au纳米颗粒（NPs）相结合，广泛应用于生物医药和检测相关领域。

• 成果掠影

近日，早稻田大学/昆士兰大学Yusuke Yamauchi团队通过表面活性剂自组装的方法首次合成了形貌规整的介孔CoFeB，它以可以作为牺牲剂模板通过置换反应沉积Au NPs。通过这种超顺磁性(CoFeB)和生物亲和性(Au)的独特组合，所得到的Au-CoFeB被用于从血清样本中直接捕获并分离p53抗体。该方法具有检测更为广泛的临床相关蛋白质生物标志物的潜力。近期，该研究成果以题为“Au-loaded Superparamagnetic Mesoporous Bimetallic CoFeB Nanovehicles for Sensitive Autoantibody Detection”发表在ACS Nano上。

• 核心创新点
• 该工作首次合成了具备开放型介孔结构的金属态CoFeB，它可以通过置换反应轻松的调控Au NPs的尺寸和负载量。
• 典型的Au-CoFeB样品可用作从血浆样品中快速分离出p53自身抗体。其检测限远远低于传统的p53-ELISA试剂盒和其他最近报道的磁性材料。
• 数据概览

图1：Au-CoFeB MNs的合成示意图

介孔Au-CoFeB的制备过程主要包括三个步骤（图1）：（1）利用双嵌段共聚物作为软模板，自下而上地合成CoFeB；（2）通过在所制备的CoFeB分散液中滴加Au前驱体溶液沉积Au NPs；（3）通过溶剂萃取法去除表面活性剂。由于Co/Fe的标准氧化还原电位原低于比[AuCl₄]⁻/Au，Au离子在接触到CoFeB表面的金属态Co/Fe原子时会被迅速还原为Au NPs。所制备的Au-CoFeB可以使用外部磁铁而快速的从溶液中进行分离（图2）。

图2：外部磁铁将Au-CoFeB MNs快速地从溶液中进行分离。

图3：Au-CoFeB MNs的结构表征。

Au-CoFeB具备介孔形纳米链状和大量外部开放型介孔的均匀分散（图3）。由于B在CoFe中的掺杂，CoFeB基体呈现出非晶态的结构特征，而Au NPs呈现结晶态。CoFeB的介孔结构并没有因为少量Au NPs的加入而遭到破坏。

图4：不同Au含量的可控合成及其对纳米结构和组成的影响。

Au NPs的含量和颗粒大小可以轻松地通过调节Au前驱体的用量而实现。图4中的扫描电镜（SEM）显示，随着Au含量的增加，更多可见的Au NPs随之出现，但过量Au的引入会破坏CoFeB的介孔形貌，从而增加的体系的不均性。因此，作者们选取典型的中等含量Au NPs（图4c）用于检测分析。随着Au含量的改变，CoFeB中的原子排列仍然保持无序的非晶态结构（图4f）。

图5：Au-CoFeB MNs的p53抗体检测性能。

作者们设计并合成的磁性Au-CoFeB可以直接从患者样本中分离p53自身抗体，不需要使用基于试剂盒的分离方案、离心或磁珠。基于Au NPs的强生物亲和性，其可作为捕获特定生物分子的活性中心，同时介孔CoFeB最初被用作Au的牺牲载体，可提供磁性操纵作用。TP53蛋白的突变作为临床中检测癌症最关键的早期指标，在80%的癌变中都有发现，故作者们选择p53作为检测样，结果显示，阳性样品的检测电流要远远高于阴性样品（图5c）。对照实验表明该方法在检测血清样本中p53自身抗体时具有令人满意的特异性。

• 成果启示

本项工作提供了一个简单可控的方法合成了具有开放型介孔的磁性CoFeB非晶合金，CoFeB作为一个理想的支架，可以通过置换反应很好地分散沉积Au纳米粒子，所得的Au-CoFeB可用于分离患者样本中的p53自身抗体，检测限（LOD）为0.006 U/mL，比传统的p53-ELISA试剂盒（LOD =~0.3 U/mL）低50倍。临床数据显示，所开发的p53自身抗体检测试剂盒在卵巢癌患者样本中的检测信号远远高于良性和健康样本。上述检测方法提供了一个快速、廉价和便携的平台，可以通过改变功能化抗体来检测其他临床相关的蛋白质生物标志物，可用于其他癌症或慢性疾病的检测工作。

原文网址：Yunqing Kang, Mostafa Kamal Masud, Carlos Salomon, Toru Asahi, and Yusuke Yamauchi et al. Au-loaded Superparamagnetic Mesoporous Bimetallic CoFeB Nanovehicles for Sensitive Autoantibody Detection, ACS nano, 2023.https://doi.org/10.1021/acsnano.2c07694

本文由作者供稿