基于铜基金属有机框架衍生嵌入Cu/Cu?O的碳材料集成羧基功能化多壁碳纳米管用于生物样本中左旋多巴的灵敏检测

《Colloids and Surfaces B: Biointerfaces》：Cu/Cu 2 O-Embedded Carbon from Cu-MOF Integrated with MWCNTs-COOH for Sensitive Levodopa Detection in Biological Samples

　　

• 由Cu-MOF衍生的嵌Cu/Cu2O碳材料，与MWCNTs-COOH复合而成。
• 具有协同作用的异质界面，包含Cu?路易斯酸位点和导电网络。
• 灵敏检测L-DOPA，检测限达0.007 μM，线性范围宽广。
• 在生物基质中对尿酸具有良好的抗干扰能力。
• 已在人体血清和尿液样本中验证其适用性（回收率94.8–105.2%）。

引言

帕金森病（PD）是一种进展性神经退行性疾病，其特征是黑质中多巴胺能神经元的变性。据全球统计，2021年患病人数约为1190万，预计2050年将达到2520万[1]。左旋多巴（L-DOPA）是多巴胺的直接前体，至今仍是控制PD运动症状的主要药物选择，这主要归功于其能够穿越血脑屏障的能力[2], [3]。然而，长期使用L-DOPA面临两个相互交织的挑战：一是芳香族L-氨基酸脱羧酶在体内进行广泛的外周脱羧作用，生成的多巴胺无法穿越血脑屏障，从而产生限制剂量的副作用[4]；二是传统的固定剂量方案无法适应个体间药物代谢的差异，往往导致治疗效果不理想[5], [6]。这些问题凸显了实时监测治疗药物浓度的迫切需求，以实现个性化剂量调整。

L-DOPA定量检测的传统技术，包括毛细管电泳[7]、液相色谱-电喷雾电离质谱[8]、高效液相色谱[9]和荧光光谱法[10]，具有优良的灵敏度和特异性。然而，这些方法依赖昂贵的仪器、繁琐的样品前处理和专业技术人员的操作，不适用于即时检测（POC）或床旁检测。这一技术空白促使研究者寻求便携、快速且成本效益高的分析工具。电化学传感在POC应用中尤为引人注目，具有微型化、成本低、响应快和灵敏度高的固有优势。然而，裸电极通常表现出缓慢的电子转移速率和对L-DOPA氧化的较差电化学活性，因此需要开发先进的电极修饰材料以提升传感性能。

金属有机框架（MOFs）是一类新兴的结晶性多孔功能材料，通过多样化的金属离子中心与有机桥联配体之间的配位键自组装而成。凭借其可定制的配位结构、丰富的金属-氧团簇和均匀的活性金属位点，MOFs在分子吸附[11]、膜分离[12]、多相催化[13]和储能[14], [15]等领域受到了广泛的研究关注。然而，原始MOFs在电化学传感中的直接应用受到其较差电导率的严重制约，这已成为限制MOF基传感平台发展的普遍性技术难题。

为克服原始MOF材料固有的电导率限制，提出了两种主流的改性策略。第一种方法是复合杂化，即将MOFs与高导电材料相结合，如贵金属纳米粒子[16]、黑磷纳米片[17]、导电聚合物[18]、碳纳米管[19], [20], [21]和还原氧化石墨烯[22], [23]，构建多组分复合修饰材料。这种构型能够实现协同效应，即多孔的MOF结构与导电添加剂协同作用，有效加速界面电荷转移并提升电催化性能。第二种策略更具创新性，即高温热解。以MOFs作为牺牲前驱体，通过定向热解可以制备出MOF衍生的碳复合材料，其中嵌入了均匀分散的金属基催化活性位点。这些衍生物不仅保留了母体MOFs的部分形貌特征，还从热解碳基质中获得显著改善的电导率。同时，嵌入的金属/金属氧化物物种提供了丰富的化学吸附位点和电催化中心，能够实现目标分析物的有效界面识别和活化。例如，ZIF-67衍生的钴掺杂氮碳材料对H2O2和葡萄糖表现出优异的电催化活性[24]。由Ni-MOF衍生的镍掺杂多孔碳，在进一步负载Au纳米粒子后，已成功应用于有机磷农药的适配体传感[25]。总体而言，这些研究表明MOF衍生碳有效地结合了原始MOFs的结构优势以及改善的导电性和丰富的催化位点，使其成为电化学传感应用中的有前景的平台[26], [27], [28]。

在众多用于制备MOF前驱体的过渡金属候选材料中，铜基MOFs因其低成本、自然丰富和可调的可逆氧化还原特性而脱颖而出。经高温热解后，Cu-MOF前驱体转化为嵌入混合价态铜（Cu0/Cu+）物种的碳基质[29], [30], [31]。这种碳热转化过程保留了母体MOFs的形貌轮廓，同时提高了衍生碳复合材料的导电率[26], [32]。在这种混合价态体系中，共存的Cu0和Cu+物种预期能够形成具有功能协同作用的界面。氧化亚铜组分（Cu2O）被认为可以提供路易斯酸位点，用于与L-DOPA的儿茶酚基团进行配位作用。与其他过渡金属基MOFs（例如Co、Ni、Zn）相比，Cu-MOFs提供了氧化还原活性与路易斯酸性的独特组合，使其在电化学传感应用中尤为引人注目。尽管具有这些有前景的特性，Cu-MOF衍生物在L-DOPA检测中的应用探索较少，且Cu?位点在分析物识别中的具体作用尚不明确。这是一个重要的研究空白，因为理解Cu?与儿茶酚基团之间的路易斯酸碱相互作用，不仅能够提高灵敏度，还能实现对尿酸等常见干扰物的选择性区分。值得注意的是，在Cu-Cu2O电极上已观察到L-DOPA具有不同的伏安响应[33]，最近的研究表明，包括Cu2O在内的铜基活性位点可以通过路易斯酸碱和π-d相互作用作为有机分子吸附的有效配位中心[34], [35]。Cu2O表面的路易斯酸性已通过DFT计算在分子水平上得到了进一步阐明，结果表明Cu2O(111)表面上的配位不饱和铜位点（CuCUS）作为有机分子的强路易斯酸锚定位点，其吸附能显著高于配位饱和铜位点[36]。此外，通过晶面依赖的吸附研究证明了Cu2O对有机分子的本征亲和力[37]。与此同时，金属Cu0位点与碳骨架一起被认为能够促进界面电子转移。Cu/Cu2O异质结的协同效应已被理论验证能够降低吉布斯自由能垒并促进电荷转移[35]。不同铜价态之间的这种协同效应在最近的多种电化学传感系统研究中也得到了强调[38], [39]。这种路易斯酸性功能也为解决尿酸（UA）干扰的挑战提供了潜在的途径，因为L-DOPA含有能够与路易斯酸位点螯合的儿茶酚基团，而UA缺乏此结构，因此在Cu2O界面表现出较弱的亲和力[40], [41]。然而，孤立的碳基化Cu-MOF粒子存在有限的粒间电荷传输，限制了这些活性位点的电学可及性，从而削弱了它们对传感信号的整体贡献。为解决这一问题，引入羧基化多壁碳纳米管（MWCNTs-COOH）作为导电桥接，构建互联的三维网络。该导电网络将碳基化Cu-MOF粒子中的Cu/Cu2O位点在电学上与电极连接，加速长程电荷传输，从而最大化各成分的协同贡献。

本文报道了一种基于碳基化Cu-MOF/羧基化多壁碳纳米管（C-Cu-MOF/MWCNTs-COOH）的灵敏且选择性L-DOPA电化学传感器。其设计原理以协同异质界面为中心，其中每个成分发挥独特的功能。嵌入碳基质中的Cu2O物种提供Cu+路易斯酸位点，通过与L-DOPA儿茶酚基团的可逆配位，选择性预富集L-DOPA，而金属Cu0位点和导电碳骨架则促进快速的界面电子转移。同时，引入的MWCNTs-COOH构建了三维导电网络，将孤立的C-Cu-MOF粒子在电学上互联，确保活性位点的完全电化学可及性。这种协同架构不仅提高了灵敏度，还有效解决了生物基质中尿酸干扰的问题，这得益于Cu?对儿茶酚结构相较于UA嘌呤骨架的选择性亲和力。为实现这一设计，通过水热合成Cu-MOF，随后进行高温热解，再与MWCNTs-COOH整合形成三维导电网络，从而制备C-Cu-MOF/MWCNTs-COOH复合材料。系统地研究了所得传感器对L-DOPA的电化学性能，并在人体血清和尿液样本中验证了其实际应用价值。这项工作建立了一个可靠的L-DOPA检测平台，进一步证明了工程化MOF衍生的异质界面为先进生物传感应用提供了一条有前景的策略。

片段摘录

试剂与材料

N,N-二甲基甲酰胺（DMF）、硝酸铜三水合物（Cu(NO3)2·3H2O）、1,3,5-苯三甲酸（H3BTC）、乙醇（C2H5OH，纯度99.7%）、磷酸氢二钠（Na2HPO4）、磷酸二氢钠（NaH2PO4）、氯化钾（KCl）、铁氰化钾（K3[Fe(CN)6]）和亚铁氰化钾（K4[Fe(CN)6]）购自国药集团化学试剂有限公司。MWCNTs-COOH（长度0.5–2 μm，纯度>95%）购自南京先丰纳米科技有限公司。L-DOPA

表征方法

采用扫描电子显微镜（SEM）观察Cu-MOF前驱体、热解后的C-Cu-MOF以及C-Cu-MOF/MWCNTs-COOH复合材料的形貌。Cu-MOF呈现出轮廓清晰的八面体结晶形貌，表面光滑完整（图1A和S2A），反映了其高度有序的配位框架结构。在Ar气氛下800°C热解后（图1B和S2B），Cu-MOF发生严重收缩和边缘模糊，但单个粒子的形貌基本保留，表面明显粗糙化。这表

结论

总之，成功构建了一种基于C-Cu-MOF/MWCNTs-COOH复合材料的可靠电化学传感器，用于L-DOPA的可靠检测。由Cu-MOF衍生的嵌Cu和Cu2O碳材料提供了具有功能协同作用的界面。Cu2O组分中的Cu+物种作为配位中心，通过路易斯酸碱相互作用实现L-DOPA的富集，而Cu0位点和碳骨架则促进界面电子转移。MWCNTs-COOH构建了

知情同意与患者信息

作者未从参与者或其法定代理人处获得知情同意。本研究使用的是去标识化的残余血清和尿液标本，这些标本最初是用于常规临床检测的。所有标识信息在研究前已被移除，无法追溯到个别参与者。因此，湖南工业大学研究诚信与伦理管理委员会豁免了个人书面知情同意（批准编号

CRediT作者贡献声明

Huiling Peng：验证、方法论、正式分析。Anqi Wei：方法论、调查、正式分析。Yuan Jin：方法论、正式分析。Lixia Xie：撰写—审阅与编辑、可视化、概念构思。Nanke Ma：撰写—原稿撰写、调查、资金获取、概念构思。Guangli Li：撰写—审阅与编辑、监督、资金获取、概念构思。

利益冲突声明

作者声明不存在任何已知的竞争性财务利益或个人关系，这些关系可能会影响本文所报告的工作。

数据可用性

数据可根据要求提供。

利益冲突声明

作者声明不存在任何已知的竞争性财务利益或个人关系，这些关系可能会影响本文所报告的工作。

致谢

作者感谢国家自然科学基金（62176089）、湖南省自然科学基金（2023JJ20024，2023JJ40256）、湖南省重点研发计划（2025QK3008）以及湖南省教育厅科学研究基金（24A0417，24C0292）的资助。

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