Zeitschrift für mikrobielle und biochemische Technologie

Abstrakt

Ein chromatischer Sensor zur Erkennung freier Radikale unter Verwendung von H2O2 als Analyt mit DTT und Au-NPs als Sensoren Mikroskopie

Wen-Xin Wu, Ying-Chan Hung, Kuei-Lin Chan, Tri-Rung Yew*

In dieser Studie
wird ein einfacher chromatischer Biosensor für freie Radikale vorgestellt, die sich im menschlichen Körper ansammeln und als wesentliches Anzeichen verschiedener Krankheiten identifiziert werden können. Wasserstoffperoxid (H2O2) wurde als
Erkennungsziel ausgewählt, da es eine der Hauptarten freier Radikale ist und einen längeren Lebenszyklus als andere Arten hat. Frühere
Studien haben auch gezeigt, dass Krebs und Herz-Kreislauf-Erkrankungen stark mit einer Konzentration
freier Radikale im Urin von über 10-4 M korrelieren
. Zur Erkennung wurden einer 1,4-Dithiothreitol (DTT)-Lösung unterschiedliche Konzentrationen von H2O2 hinzugefügt. Das DTT könnte nicht nur als allgemeines Reduktionsmittel wirken, das über eine Redoxreaktion mit H2O2 reagiert,
sondern auch die Aggregation von Gold-Nanopartikeln (Au-NPs) verursachen, was zu einer Farbänderung der Au-NPs führte, die
auf den Effekt der Oberflächenplasmonenresonanz (SPR) zurückzuführen ist. Die H2O2-Konzentration kann daher anhand ihrer
Korrelation mit der Farbänderung von HO/DTT/Au-NP-Lösungen erkannt werden , da mehr H2O2 in der Lösung zu stärkeren
Redoxreaktionen und folglich weniger DTT zur Aggregation der Au-NPs führt. Die Ergebnisse zeigen, dass H2O2-Konzentrationen
im Bereich zwischen 10-1 M und 10-6 M mit bloßem Auge anhand der Farbänderung erkannt werden können. Zusätzlich
wurden ultraviolett-sichtbare (UV-Vis) Absorptionsspektren gemessen, um die Korrelation weiter zu bestätigen. Darüber hinaus
wurde Flüssigkeitstransmissionselektronenmikroskopie (Flüssigkeits-TEM) verwendet, um die Aggregation von Au-NPs in Lösungen zu bestätigen. Anhand der oben genannten
Methoden wurde die Machbarkeit der Verwendung eines chromatischen Biosensorsystems zur Erkennung freier Radikale nachgewiesen und
das Potenzial für die zukünftige Krankheitserkennung aufgezeigt.