|
Human ACE2-Functionalized Gold “Virus-Trap” Nanostructures for Accurate Capture of SARS-CoV-2 and Single-Virus SERS Detection
Nano-Micro Letters (2021)13: 109 https://doi.org/10.1007/s40820‑021‑00620‑8 2. SERS传感器对模拟污染水中的SARS-CoV-2病毒的检测限低至80 copies/mL,时间短至5分钟。 3. ACE2修饰的SERS传感器结合机器学习得出的鉴定标准能够快速检测未知的新型冠状病毒。 借助于该传感器高灵敏性,该工作首次给出了灭活新冠病毒及其表面刺突蛋白(S)、核衣壳蛋白(N)各自独立的标准Raman光谱以及峰位归属理论分析,对于SERS研究领域进一步开展病毒检测研究具有重要指导价值。并通过机器学习手段建立了病毒信号诊断标准和方法,其对SARS-CoV-2病毒最佳检测限优于100 copies/mL,检测时间少于5分钟。这对新冠病毒现场临床检测具有重要意义,同时该方法有望用于快速建立未来未知冠状病毒检测标准和高灵敏现场快速检测。 图1. 金纳米针阵列的微观组织结构及病毒蛋白的SERS光谱分析。(a) GNAs的SEM图;(b) 由倾斜的金纳米针阵列构成的“病毒陷阱”纳米森林示意图;(c) FDTD计算的GNAs的电磁场分布图;(d) SARS-CoV-2 S蛋白、核壳蛋白、SARS-CoV S蛋白、ACE2蛋白的SERS谱图和示意图;(e) 计算的SARS-CoV-2 S蛋白在 Au簇上4种主要个体氨基酸Tyr、Trp、His、Phe的静态拉曼光谱。 SARS-CoV-2病毒直径约为100 nm,比常规SERS可分析的分子要大。在SARS-CoV-2中,SARS-CoV-2病毒被数十纳米大小的S蛋白覆盖。当SARS-CoV-2病毒的表面与金属纳米粒子充分接触时,表面S蛋白将处于“热点”区域,并产生可检测的特征拉曼信号。因此,SERS检测冠状病毒时,其拉曼信号将主要表现为冠状病毒表面S蛋白的Raman光谱特征。我们初步表征了四种蛋白的SERS光谱,分别是SARS-CoV-2刺突S蛋白、SARS-CoV-2核衣壳N蛋白、SARS-CoV S蛋白和人体ACE2蛋白,如图1d-e。这四种蛋白质表现出可区分的拉曼光谱,与计算光谱分析一致。 III SARS-CoV-2 S、SARS-CoV S与ACE2的亲和力 通过测量S蛋白与ACE2的结合时间来寻找ACE2功能化的SERS芯片完全捕获SARS-CoV-2病毒的合适时间。在相同177 nM浓度下,新冠病毒SARS-CoV-2 的刺突S蛋白和SARS的 S蛋白被ACE2功能化的SERS芯片捕获随时间变化的SERS光谱如图2所示。结果表明SARS-CoV-2 S与ACE2结合的亲和力高于SARS-CoV S,说明其感染过程比SARS病毒更快。此外,我们使用ACE2功能化的SERS芯片检测SARS-CoV-2时,发现其检测限LOD可以低到17.7 pM。而在无ACE2修饰的GNAs上滴加SARS-CoV-2 S时,LOD为0.63 nM。上述结果表明SARS-CoV-2S蛋白至少可以得到10⁶倍富集,远高于物理富集法的75倍富集。这可以归因于液相中大多数S蛋白,由于被GNAs表面的ACE2受体捕获而产生浓度梯度,并不断富集在GNAs表面,而不是随机布朗扩散。结果表明,ACE2能够选择性地与表面表达S蛋白的病毒结合,并通过倾斜金纳米针形成物理的“病毒捕集器”纳米结构,对准确捕获和富集SARS-CoV-2具有重要作用。 图2. SARS-CoV-2 S、SARS-CoV S与ACE2的亲和力分析。(a) SARS-CoV-2和SARS-CoV的S蛋白与ACE2功能化GNAs结合示意图;(b, c) 不同浓度的SARS-CoV和 SARS-CoV-2 S蛋白与ACE2功能化的GNAS结合随时间变化的SERS光谱图;(d) SARS-CoV-2 S和SARS-CoV S蛋白与ACE2功能化的GNAs结合不同时间后检测到的SERS信号强度;(e) 将ACE2功能化的和不含ACE2功能化的GNAs浸泡在稀释后的蛋白溶液中检测不同浓度的SARS-CoV-2 S的拉曼光谱强度。 IV 表达SARS-CoV-2 S蛋白和核壳蛋白的假病毒的SERS光谱分析,并建立鉴定标准 图3. 基于机器学习方法建立并验证了SARS-CoV-2病毒识别标准。(a) 健康的8岁女孩患者的PBS溶液和尿液中灭活的SARS-CoV-2,VN和VS的SERS光谱;(b) SARS-CoV-2 S位于EM增强区域10 nm处的示意图;(c) 通过PCA对受VS,VN和健康人感染的尿液样本进行分类;(d) DA结果可识别出用于慢性肾炎和含VS的慢性肾炎的尿;(e) DA结果可识别成年人尿液中混合的VS和VN病毒(2200 拷贝/mL);(f) 对于一个尿液样本的300个测量区域的SERS mapping中,有42个点可以确定为VS阳性。 杨勇 本文第一&通讯作者 上海硅酸盐研究所 研究员 (1)用于能源和环境的纳米材料与纳米传感器件:贵金属和半导体纳米材料和结构的设计和制备,纳米材料的光学和催化特性研究;(2)光学薄膜及其应用;(3)陶瓷增材制造科学。 ▍主要研究成果 ▍Email: yangyong@mail.sic.ac.cn ▍个人主页
Nano-Micro Letters《纳微快报(英文)》是上海交通大学主办、Springer Nature合作开放获取(open-access)出版的英文学术期刊,主要报道纳米/微米尺度相关的高水平文章(research article, review, communication, commentary, perspective, letter, highlight, news, etc),包括微纳米材料的合成表征与性能及其在能源、催化、环境、传感、吸波、生物医学等领域的应用研究。已被SCI、EI、SCOPUS、DOAJ、CNKI、CSCD、知网、万方、维普等数据库收录。2020 JCR影响因子:12.264。在物理、材料、纳米三个领域均居Q1区(前10%)。2020 CiteScore:12.9,材料学科领域排名第4 (4/120)。中科院期刊分区:材料科学1区TOP期刊。全文免费下载阅读(http://springer.com/40820),欢迎关注和投稿。
Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )
GMT+8, 2024-10-19 21:32
Powered by ScienceNet.cn
Copyright © 2007- 中国科学报社