通过第一性原理方法研究黑磷中Cu和Zn掺杂对纳米载体性能的影响

《Surfaces and Interfaces》：Exploring Cu and Zn Doping Motifs in Black Phosphorene via First-Principles Methods for Nanocarrier Development

　　B. Anitha | R. Mugunthini | V. Abinaya | Asokan Poorani Sathya Prasanna | K. Iyakutti | D. John Thiruvadigal | R.M. Hariharan | K. Janani Sivasankar
计算材料科学与纳米器件模拟实验室，物理与纳米技术系，SRM大学，Kattankulathur，Chennai-603 203，印度

**摘要**
本文详细研究了通过密度泛函理论（DFT）对黑磷烯纳米片（BPNS）进行铜（Cu）和锌（Zn）的战略掺杂，以改变其结构和电子特性，从而应用于复杂的表面驱动纳米技术。在6×4的BPNS超胞中，磷原子P96在三个不同位置（中心、左上角、右下角）分别以Cu1、Cu2、Cu3和Zn1、Zn2、Zn3的浓度进行掺杂，以评估掺杂类型和位置的影响。根据形成能的计算，Cu掺杂在热力学上比Zn掺杂更有优势，表明其具有更高的结构稳定性，并且更有可能有效地整合到黑磷烯晶格中。态密度（DOS）和Mulliken种群分析证实了掺杂剂诱导的电子态接近费米能级，并且Cu或Zn掺杂剂与磷晶格之间存在电荷转移。Cu掺杂体系的离子特性为49.18%，偶极矩为8.51 Debye，显示出显著的极性和电荷分离。这些性质提高了掺杂结构在极性溶剂中的溶解性和分散性，其溶液中的化学稳定性也得到了溶胀自由能-187.65 kJ/mol的支持。这些发现为将来将黑磷烯作为纳米载体用于生物分子修饰和药物递送应用奠定了基础，提供了关于掺杂黑磷烯表面稳定性和反应性的重要见解。

**引言**
医学领域目前正处于一个革命性的黄金时代，生物学、化学和技术之间的界限正在迅速消失，以决定人类医疗保健的未来。这一医学进步是朝着更复杂、更精准和更有同情心的护理方向迈出的大胆一步，因为癌症继续影响着全球数百万人[1]。如今，癌症被视为一系列需要专门治疗方法的疾病，而不仅仅是单一疾病。虽然标准治疗方法可以挽救生命，但有时无法将药物精确地输送到需要的地方，减少对健康组织的损害，并克服这种动态环境中的抗性。因此，医学科学现在专注于智能药物递送系统的巧妙设计，而不仅仅是发现新的药物[2,3]。因此，技术和科学经常被结合起来，以提供更高效的医疗系统来解决健康和医学科学领域的这些问题。靶向药物递送系统是一种通过最小化毒性、增强靶向效果并以最安全的方式将药物输送到适当位置来改善治疗效果的方法[4]。纳米材料具有特殊的物理化学特性，如巨大的表面积与体积比、可定制的大小和形状、生物相容性和表面功能，使其非常适合用于生物医学应用。这些特性使其能够在分子水平上与生物系统精确相互作用，因此是靶向治疗递送的理想选择[5]。纳米材料作为药物递送系统中的纳米载体的潜力是它们的众多生物医学应用之一。由于它们能够封装和保护药物，纳米载体对于药物递送至关重要，因为它们允许在疾病部位进行受控和靶向释放[6,7]。这不仅降低了不良反应，还提高了生物利用度和治疗效果。选择和设计有效的纳米载体对于安全高效的药物递送系统至关重要[8]。

选择二维（2D）纳米材料进行这项研究是因为它们具有独特的物理化学特性，能够实现高效的药物装载、靶向递送和生物相容性[9]。其中，黑磷烯纳米片（BPNS）因其巨大的表面积、机械柔韧性、可变的电学特性以及与各种生物分子、掺杂剂和治疗剂（药物）的良好相互作用而脱颖而出，使其成为药物递送应用的非常有趣的候选材料[10]。BPNS是一种由单层磷原子组成的二维纳米载体。磷是人体中的重要元素之一，这使其具有生物相容性和非毒性[11]。磷有多种不同的同素异形体，包括白磷、红磷、紫磷和黑磷。与其他磷的同素异形体相比，黑磷在室温和常压下具有最稳定的晶体结构，这是其在其他磷同素异形体中受到青睐的原因之一[12]。BPNS单层由P原子以蜂窝状结构连接而成，表现出电子和机械特性。最显著的特性是其半导体直接带隙[13]。由于其高迁移率，黑磷表现出直接带隙，表现为p型半导体。黑磷中的杂化类型为sp3，每个P原子与邻近原子形成共价键，导致各向异性特性，使黑磷结构稳定。其强的光学吸收能力和载流子迁移率使其适用于电气和光电子应用。在医学上，它们的生物相容性、大表面积和可编程特性使其适合用于药物递送、生物成像和癌症治疗[14]。由于其强大的UV-Vis到NIR光吸收能力，有利于有效的光热转换，因此非常适合通过纳米载体进行药物递送，实现靶向癌症治疗和可控的药物释放。由于这些特性，BPNS在药物递送系统中有很大的应用前景[15]。然而，纯黑磷的化学反应性较低，暴露在空气和湿气中会迅速降解。这种不稳定性降低了其作为药物递送载体的有效性，除非进一步改性[16]。通过引入金属替代掺杂，使其成为更稳定和有效的纳米载体[17]。

纯BPNS在生理和环境条件下容易氧化和水解。金属掺杂（如Cu和Zn）可以钝化反应性磷位点并提高抗氧化性，从而改变局部电子结构并导致电荷重新分布。Cu掺杂特别促进了更强的晶格相互作用和电荷离域，可能降低氧化敏感性[18,19]。然而，本研究并未明确研究O?和H2O的吸附，因此氧化和水解稳定性的改进仍然是定性的。为了定量评估掺杂BPNS的环境稳定性，需要进一步深入研究。研究表明，金属掺杂是一种有用的技术，可以克服这些限制，同时提高其生物相容性和电子可调性。在这方面，设计坚固有效的基于BPNS的药物递送系统的一个可行方法是掺入生理上重要的金属，如铜（Cu）和锌（Zn）。选择Cu和Zn作为掺杂剂是因为它们的生物学重要性和低毒性，同时还能改善黑磷的生物相容性，并改变其电子特性，从而形成有利于药物吸附和释放的活性位点[20]。多项理论和实际案例研究验证了金属掺杂在有效调整BPNS的化学、结构和电子特性方面的优势功能。Li等人表明，Cu掺杂的黑磷量子点可作为多功能Fenton纳米催化剂，具有改进的光热化学动力学和H2O?引导的癌症治疗效果。这表明Cu的加入通过增加氧化还原和催化活性提高了生物性能[21]。当前对Cu和Zn掺杂黑磷作为潜在抗癌药物递送载体的DFT研究受到Zn掺杂也能提高黑磷稳定性和生物相容性的启发[21]。Luo等人使用第一性原理DFT研究了多种过渡金属（Fe、Co、Ni、Cu、Ru、Pd、Ag、Os、Ir、Pt和Au）在黑磷上的吸附，发现显著的吸附能量（1–5 eV）和稳定性及电荷转移[22]。特别是Cu的吸附改善了电子调制和表面反应性，证明了其在催化和生物应用中的适用性[22]。Li等人发现，负载Zn的黑磷纳米片通过调节免疫调节功能，增强了稳定性和治疗效果，作为多功能纳米递送装置用于光热癌症治疗[23]。Hu等人发现，黑磷纳米片可以与Cu2?离子结合，形成BP@Cu纳米结构，具有改进的光热稳定性和降解性，从而实现PET引导的化学动力学和光热癌症治疗[24]。这强调了Cu在提高黑磷系统治疗效果中的关键作用[24]。

**计算细节**
所有计算均使用密度泛函理论（DFT）进行，该理论在Synopsys Quantum ATK（原子工具包）中实现[31]。作为交换相关函数，使用了Perdew-Burke-Ernzerhof（PBE）泛函的广义梯度近似（GGA）。最初对原始BPNS评估了GGA和杂化泛函。GGA-PBE泛函给出的带隙为0.88 eV，百分比误差为2.82%，与先前经验观察值大致匹配。

**原子排列和稳定性分析**
在优化的原始黑磷烯纳米片（BPNS）中，如图1所示，磷原子以正交晶体结构排列，形成蜂窝状晶格。由于每个磷原子与三个相邻磷原子形成共价键，并且由于单层片内存在两个原子亚层而产生蜂窝状几何结构，BPNS表现出各向异性的结构和电学特性。

**结论**
在这项工作中，我们使用密度泛函理论计算研究了Cu和Zn掺杂的BPNS在三种不同浓度P96Cu1、P96Cu2、P96Cu3、P96Zn1、P96Zn2和P96Zn3下的结构稳定性、电子特性、光学行为、电荷分布、偶极矩、离子特性以及溶胀自由能。研究了不同掺杂浓度对材料作为纳米载体适用性的影响。

**数据可用性**
由于信息的保密性、数据保护和隐私问题，支持本研究结果的数据并未公开，但可以通过适当渠道在合理请求下提供。

**作者贡献声明**
B. Anitha：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、验证、方法学、数据管理。
R. Mugunthini：撰写——审阅与编辑、验证、数据管理。
V. Abinaya：验证、形式分析。
Asokan Poorani Sathya Prasanna：验证、形式分析。
K. Iyakutti：撰写——审阅与编辑、项目管理、概念化。
D. John Thiruvadigal：验证、项目管理。
R.M.Hariharan：撰写、审稿与编辑、数据可视化、结果验证、项目协调
所有作者均确认，该手稿尚未在其他地方发表，也未被任何其他期刊接受审稿。最终稿件已由所有作者阅读并批准。我们遵循该期刊的指导原则和出版伦理规范。

作者声明：
我们声明：
1. 所有列出的作者都对研究的构思、设计、执行或解释做出了重要贡献。
2. 所有作者均已阅读并批准了手稿的最终版本。
3. 作者的排序已得到所有作者的同意。
4. 该手稿为原创作品，此前未发表过，也未被其他期刊考虑发表。
5. 我们授权 K. Janani Sivasankar 和 R. M. Hariharan 作为本研究的通讯作者。

CRediT 作者贡献声明：
B. Anitha：撰写、审稿与编辑、初稿撰写、结果验证、方法论设计、数据管理。
R. Mugunthini：撰写、审稿与编辑、结果验证、数据管理。
V. Abinaya：结果验证、形式分析。
Asokan Poorani Sathya Prasanna：结果验证、形式分析。
K. Iyakutti：撰写、审稿与编辑、项目协调、概念构思。
D. John Thiruvadigal：结果验证、项目协调。
R.M. Hariharan：撰写、审稿与编辑、数据可视化、结果验证、项目协调。

利益冲突声明：
作者声明他们没有已知的财务利益冲突或可能影响本文研究结果的个人关系。

致谢：
作者衷心感谢印度政府 DST-FIST（参考编号：SR/FST/PSI-155/2010）提供的财政支持。同时，我们也感谢 SRMIST 高性能计算集群提供的必要计算资源。
作者还特别感谢 K.A. Jeeva Vergin Raj、J. Sneha、K.S. Bharath Shripi Thasan、G. Madhumitha 和 Rooban 对本研究提供的宝贵支持与贡献。