システインと銅の蛍光検出のための頑健な酸化酵素ミミックとしての二次元FeP@Cナノシート

Two-dimensional FeP@C nanosheets as a robust oxidase mimic for fluorescence detection of cysteine and Cu.

• Chan Song
• Weiwen Zhao
• Haibo Liu
• Wei Ding
• Linlin Zhang
• Jie Wang
• Yuewei Yao
• Cheng Yao

抄録

ここ数年、バイオセンシングの分野では、優れた性能を持つ新規なナノ酵素の開発が注目されています。しかし、そのほとんどはH2O2の存在を前提としたペルオキシダーゼ活性を有していることが判明しています。一方、オキシダーゼミミックは、H2O2がなくても基質の酸化を触媒することができ、実用的な用途ではペルオキシダーゼミミックよりも高いS/N比を実現しています。ここでは、初めて、炭素マトリックスに埋め込まれたリン化鉄からなる2次元（2D）ナノシート（FeP@Cナノシート）が、これまでに報告された遷移金属リン化物（TMP）をベースにしたペルオキシダーゼ模倣体とは異なる、強固なオキシダーゼ様の特性を示すことを発見しました。この興味深い観察に基づいて、ペルオキシダーゼの蛍光基質であるアンプレックスレッド（AR）は、H2O2の非存在下でFeP@Cナノシートによって効果的に酸化されることがわかった。FeP@Cナノシートの酸化酵素活性を利用して、システイン（Cys）とCu2+を検出するための新しい蛍光検出プラットフォームを開発しました。2次元FeP@Cナノシートの優れた性能は、これまでに報告されている多くのアプローチと比較して、優れた感度と選択性を有していることを示している。さらに、シンプルであること、ラベルフリーであること、低コストであることなどの特徴から、この手法は他の多くの手法の中でも際立っており、実用的な分析・検出アプリケーションにおいて大きな可能性を秘めていることが明らかになった。

In the past few years, the development of novel nanozymes with excellent performance has attracted increasing attention in biosensing. However, most of those nanozymes were found to possess peroxidase activity with the prerequisite of the presence of H2O2. In contrast, oxidase mimics can catalyze the oxidation of substrates without H2O2, delivering a higher signal-to-noise ratio than that of peroxidase mimics in practical applications. Herein, for the first time, two-dimensional (2D) nanosheets composed of iron phosphide embedded in a carbon matrix (FeP@C nanosheets) were found to demonstrate a robust oxidase-like property, different from those previously reported peroxidase mimics based on transition metal phosphides (TMPs). Based on this intriguing observation, the fluorescent substrate Amplex Red (AR) of peroxidase can be effectively oxidized by FeP@C nanosheets in the absence of H2O2. Benefiting from the oxidase-like enzymatic activity of the FeP@C nanosheets, a novel fluorescence sensing platform was developed for the detection of cysteine (Cys) and Cu2+. The outstanding performance of the 2D FeP@C nanosheets endows the proposed platform with superior sensitivity and selectivity compared to many previously reported approaches. Besides, the inherent features of simplicity, being label free, and low cost also allow this methodology to stand out among many other strategies, revealing its huge potential in practical analysis and detection applications.