TiO2/WO3纳米阵列II型异质结与脂质体介导的电子供体装备策略相结合的PEC免疫传感器

探索高效的光电转换平台和创新的传感策略是传感器实现高灵敏度检测的驱动力。在这项工作中，山东理工大学李月云教授团队提出了一种将 TiO2/WO3 纳米阵列（NAs）复合材料的 II 型异质结与脂质体介导的电子供体装备策略相结合的光电化学（PEC）传感器，用于高灵敏度免疫测定。具有良好有序密度取向、稳定信号输出和批次间最小差异的 TiO2/WO3 NAs 是分析低丰度疾病相关标志物的出色 PEC 检测基底。一系列完整的证据（包括密度泛函理论（DFT）、原位 X 射线光电子能谱（ISI-XPS）和电子顺磁共振（EPR））证实了成功实现了电荷载流子转移。令人印象深刻的是，脂质体封装的电子供体（抗坏血酸）被用作信号放大策略，这有效地缩短了电子供体与基底材料之间的距离，提高了光电传感界面的光电导率。肿瘤坏死因子样配体 1A（TL1A）作为炎症性肠病的新靶点，以测试这种“信号开启”免疫传感器在 10.00 皮克/毫升至 100.00 纳克/毫升线性范围内的可行性。该传感模型只是其应用潜力的一个小展示，未来将成为拓宽其他靶点分析的一个有前景的途径。

研究图文/Introduction

Scheme 1.(a) Schematic diagrams showing the preparation of TiO2/WO3and (b) fabrication of the TLIA biosensor

Fig. 1.(a) XRD patterns of TiO2and TiO2/WO3. XPS core-level spectra of TiO2/WO3composites: Ti 2p (b), W 4f (c), and O 1s (d).

Fig. 2.SEM images of (a) TiO2and (b) TiO2/WO3. (c) atomic fraction spectra of TiO2/WO3and (d) EDS spectrum of Ti, W and O.

Fig. 3.Calculated electrostatic potentials for (a) TiO2(101) and (b) WO3(200) lattice planes. ISI-XPS spectra for (c) Ti 2p and (d) W 4f of TiO2/WO3under the dark and the light irradiation. (e) Schematic diagram showing the energy band structure and e-/h+pair separation. (f) EPR spectra of•O2- radicals recorded on TiO2and TiO2/WO3, respectively

Fig. 4.(a) Positive correlation between TL1A concentration and photocurrent and the linear calibration plot (inset) from 10.00 pg/mL to 100.00 ng/mL. (b) stability tests of the biosensor (1.00 ng/mL TL1A as the target), (c) repeatability tests of the biosensor (1.00 ng/mL TL1A as the target), and (d) specificity tests of the biosensor (1.00 ng/mL TL1A, 10.00 ng/mL HER2, 10.00 ng/mL TSLP, 10.00 ng/mL CD44, 1.00 ng/mL TL1A + 10.00 ng/mL HER2, 1.00 ng/mL TL1A + 10.00
ng/mL TSLP, 1.00 ng/mL TL1A + 10.00 ng/mL CD44). Error bars: ± standard deviation (SD),n= 3.

结论 /Conclusion

总之，本文提出了一种用于检测 TL1A 的信号开启型光电化学（PEC）生物传感器。该生物传感器采用了一种新型异质结基底，并结合脂质体封装抗坏血酸来实现信号放大。通过阳极氧化和原位合成制备的 TiO2/WO3 纳米阵列复合材料构成了一种新兴的 II 型异质结 PEC 材料，这一点通过能级计算、ISI-XPS 和 EPR 技术得到了验证。此外，脂质体封装策略能够实现有效的信号放大。为了进一步提高传感器性能，有必要考虑优化脂质体封装效率和封装率。所构建的 PEC 生物传感器在复杂基质中检测 TL1A 方面表现出显著优势，具有强大的信号输出稳定性、特异性和重现性。值得注意的是，这种方法并非仅限于 TL1A 的传感模型；其成功建立为血清中多种蛋白质成分的精确分析铺平了道路。

来源：Food Sensing Lab