腦神經(jīng)化學活體原位電化學分析研究進展

薛亦飛 肖通方 蔣亞楠 吳菲 于萍 毛蘭群

摘?要?腦科學已經(jīng)成為多學科交叉研究的前沿領(lǐng)域之一， 其中腦神經(jīng)化學的研究由于能夠揭示腦活動和腦疾病過程中的物質(zhì)基礎(chǔ)， 在神經(jīng)科學和化學等領(lǐng)域引起了高度關(guān)注。電化學分析方法具有高靈敏度、高時空分辨、電極/溶液界面可設(shè)計等特點， 尤其適用于在活體動物層次開展腦神經(jīng)化學的分析研究。本文圍繞活體原位電化學分析方法的原理和特點， 綜述了近年來電化學分析方法在腦神經(jīng)化學研究中的應(yīng)用， 并對其未來的發(fā)展前景進行了展望。

關(guān)鍵詞?活體電化學分析; 腦神經(jīng)化學; 原位檢測; 評述

1?引 言

腦科學是目前國際前沿科技的熱點研究領(lǐng)域之一， 對腦功能的研究有助于理解人類認知、情感等復(fù)雜生理過程的本質(zhì)， 以及神經(jīng)系統(tǒng)疾病的形成和發(fā)展規(guī)律。腦神經(jīng)信號的傳遞以及代謝過程都離不開化學物質(zhì)的參與， 因此， 針對腦內(nèi)神經(jīng)遞質(zhì)、調(diào)質(zhì)、能量代謝物質(zhì)、自由基、離子等諸多神經(jīng)化學物質(zhì)開展腦神經(jīng)分析化學研究， 對于探索和認識神經(jīng)生理、病理的分子機制， 都具有極其重要的意義。

腦神經(jīng)化學物質(zhì)的分析一般分為單囊泡、單細胞、腦片和活體等不同層次。其中， 在單囊泡、單細胞及腦片層次上進行化學物質(zhì)檢測脫離了活體生存的真實環(huán)境， 較難保持細胞之間固有的聯(lián)系和相互作用。相比較而言， 活體層次對腦化學物質(zhì)進行分析， 能夠更加真實、直接地反映神經(jīng)系統(tǒng)在各種生理、病理過程中對外界刺激的響應(yīng)， 因而能夠為腦神經(jīng)生理、病理過程物質(zhì)基礎(chǔ)的探索提供最為直接的信息。

電化學分析方法通常具有靈敏度高、選擇性好、時空分辨率高等優(yōu)點， 且檢測電極易于微型化， 適用于活體原位分析測定?；铙w原位電化學分析方法可望應(yīng)用于腦內(nèi)不同化學物質(zhì)基礎(chǔ)水平及其在一系列生理、病理過程中濃度變化的監(jiān)測。腦神經(jīng)活體原位電化學分析可追溯到20世紀50年代， Clark等[1]利用玻璃封裝的鉑絲作為研究電極， 首次通過電化學伏安法實現(xiàn)了腦內(nèi)氧氣濃度變化的實時監(jiān)測。但是， 這一研究并沒有引起研究者們的廣泛關(guān)注。更為人們熟知的是， 1973年Adams 等[2]首次將微型碳糊電極植入大鼠腦中進行活體電化學研究， 其電極結(jié)構(gòu)如圖1A所示。該研究得到了活體腦內(nèi)的第一張循環(huán)伏安圖（圖1B），進一步驗證了在腦內(nèi)使用電化學方法實現(xiàn)生理活性物質(zhì)檢測的可行性， 引起了神經(jīng)生理學家的高度關(guān)注， 標志著活體原位腦神經(jīng)電化學分析的誕生。

近年來， 隨著分析科學、化學、電子科學、神經(jīng)科學等多學科的快速發(fā)展和交叉融合， 腦神經(jīng)活體原位電化學分析也不斷發(fā)展完善， 為相關(guān)生理、病理過程研究提供了重要的實驗方法， 進一步推動了分析化學與腦神經(jīng)科學的實質(zhì)性交叉與融合。本文著重介紹活體原位電分析化學方法的原理、特點及其在腦神經(jīng)化學研究中應(yīng)用的進展， 并對其發(fā)展趨勢進行展望。

2?活體原位電化學分析方法

目前，在神經(jīng)科學領(lǐng)域， 利用電化學分析方法可實現(xiàn)多種生理活性物質(zhì)的活體原位實時分析。表1列舉了一些重要的生理活性物質(zhì)及其活體原位電化學分析方法。

2.1?基于伏安法的活體原位電化學分析

伏安法是一類重要的電化學測量方法， 通過向電極施加調(diào)制的電壓波形， 測量電化學體系的電流響應(yīng)， 從而獲得電極過程的電位?電流關(guān)系。通過對伏安曲線波形和峰高等參數(shù)進行分析， 可實現(xiàn)對于具有不同電化學參數(shù)的電化學活性物質(zhì)進行定性與定量分析。伏安法選擇性高， 可實現(xiàn)單一或多種物質(zhì)同時的選擇性分析。然而， 伏安法的時間分辨率通常會受到掃描速率的限制， 同時施加的調(diào)制電壓波形也會對分析體系產(chǎn)生一定影響。

根據(jù)伏安法檢測過程中施加波形的不同又可將其分為脈沖伏安法和電勢掃描伏安法。其中， 脈沖伏安法的特點是可有效抑制背景充電電流， 并降低擴散層變化的影響， 具有靈敏度高、選擇性高、可同時區(qū)分多種電化學活性物質(zhì)等優(yōu)勢， 但時間分辨率比較低， 無法記錄快速變化過程。自20世紀70年代以來， 以差分脈沖伏安法（Differential pulse voltammetry， DPV）為代表， 并包括常規(guī)脈沖伏安法（Normalpulse voltammetry， NPV）、 差分常規(guī)脈沖伏安法（Differential normal pulse voltammetry， DNPV）及方波伏安法（Square wave voltammetry， SWV）等在內(nèi)的脈沖伏安法逐漸被應(yīng)用于腦內(nèi)多種神經(jīng)遞質(zhì)的同時檢測。為了提高伏安法的時間分辨率， 實現(xiàn)短時間遞質(zhì)快速變化過程的實時分析， 以快速掃描循環(huán)伏安法（Fast scan cyclic voltammetry， FSCV）為主的電勢掃描伏安法在近幾十年中得到了很好的發(fā)展。FSCV方法可實現(xiàn)快速分析， 但背景電流大， 難以用于神經(jīng)化學物質(zhì)基礎(chǔ)水平的檢測和長時程記錄。目前， 該方法主要應(yīng)用于多巴胺刺激釋放等電化學活性神經(jīng)化學物質(zhì)的快速變化過程研究。

2.1.1?DPV方法?DPV法是一種脈沖伏安測量技術(shù)。檢測過程中， 直流電壓以一定頻率和幅值進行步進掃描， 并在每次步進時疊加固定幅值（10～100 mV）的方波脈沖， 記錄脈沖結(jié)束前和脈沖開始前的電流差值。DPV檢測過程中采用的特殊脈沖波形、采樣方法以及電流差減運算配合原位電化學檢測使用的微電極， 可有效排除雙電層充電電流以及擴散層變化的影響， 顯著提高分析方法靈敏度和選擇性。對于氧化電位差大于100 mV的電活性物質(zhì)， 使用DPV方法可有效排除氧化還原電流的相互干擾， 實現(xiàn)不同物質(zhì)的區(qū)分及定量分析。

DPV方法在活體原位電化學分析領(lǐng)域的應(yīng)用可追溯到1976年， Lane等[22]首次使用經(jīng)KI溶液處理過的鉑微電極作為研究電極， 通過DPV方法實現(xiàn)了Sprague?Dawley（SD）大鼠尾狀核維生素C和兒茶酚胺濃度的同時檢測， 其電極結(jié)構(gòu)如圖2A所示。隨后， Gonon等[23]使用DPV方法實現(xiàn)了麻醉大鼠紋狀體腦區(qū)電化學活性神經(jīng)化學物質(zhì)的原位分析， 記錄到的DPV曲線如圖2B所示。通過干預(yù)實驗對比， 最終將記錄到的兒茶酚電流信號歸屬為DOPAC。此后， DPV方法逐漸被應(yīng)用于電活性神經(jīng)化學物質(zhì)的多組分同時分析[24～26]。

DPV方法不僅可實現(xiàn)具有電化學活性神經(jīng)化學物質(zhì)的直接分析， 也可利用非電化學活性物質(zhì)與電極修飾材料間的相互作用， 實現(xiàn)部分電化學活性較差的神經(jīng)分子的間接檢測。Chai等[27]使用無銅衍生的超氧化物歧化酶（E2Zn2SOD）作為生物識別元件， 利用其與Cu2+的特異性相互作用， 構(gòu)筑了用于Cu2+檢測的電極界面， 利用DPV法實現(xiàn)了活體原位Cu2+的檢測， 方法靈敏、可靠。Zhao等[28]合成了一種二茂鐵吡啶衍生物（N?（6?aminopyridin?2?yl）ferrocene， Fc?Py）， 利用吡啶作為質(zhì)子響應(yīng)單元， 二茂鐵作為電化學響應(yīng)單元， 通過DPV方法實現(xiàn)了pH值的活體原位分析。

2.1.2?FSCV?FSCV是一種具有高時間分辨率的電勢掃描伏安法。以碳纖維微電極作為研究電極， 并以一定頻率施加大于100 V/s 掃速的三角波進行循環(huán)伏安分析， 可達到毫秒級的時間分辨率[29]。在FSCV分析中， 隨著電位掃描速度的增加， 電化學反應(yīng)動力學較慢的物質(zhì)將表現(xiàn)得更不可逆， 其氧化還原峰偏移程度大于電化學反應(yīng)速度較快的電活性物質(zhì)， 從而實現(xiàn)對不同電極過程動力學的物質(zhì)進行區(qū)分。FSCV與常規(guī)掃速（1～500 mV/s）下的循環(huán)伏安法不同， 電位掃描過程中， 由于雙電層充放電電流與掃速成正比， 而法拉第電流與掃速的平方根成正比。因此，高掃速下，循環(huán)伏安曲線中雙電層充放電所貢獻的非法拉第電流會明顯增大， 并成為能記錄到的總電流的主要組成部分， 影響對目標分析物氧化還原過程法拉第電流的提取。通常，F(xiàn)SCV的結(jié)果會以變化前某一特定周期的FSCV數(shù)據(jù)作為背景進行扣除， 以便降低背景電流的影響[30]?？鄢尘昂蟮腇SCV結(jié)果可進行定性和定量分析。但是，由于背景扣除過程所扣除的一般是固定的循環(huán)伏安數(shù)據(jù)， 這將導(dǎo)致在長時間電化學分析中雙電層結(jié)構(gòu)變化所造成的背景電流漂移不斷積累， 對分析結(jié)果產(chǎn)生較大影響。因此， 該方法持續(xù)分析時間通常約1 min， 不宜進行長時間的連續(xù)分析。此外， 背景扣除導(dǎo)致了FSCV法很難實現(xiàn)腦內(nèi)神經(jīng)化學物質(zhì)的基礎(chǔ)水平測定[31]。

目前， FSCV方法應(yīng)用較為成熟的測定體系是對腦內(nèi)兒茶酚胺類神經(jīng)遞質(zhì)（尤其是多巴胺）快速變化過程的原位實時分析[32]?；铙w分析過程中， 在每個施加的三角波之間通常會將研究電極維持在負電位（如Symbolm@@

0.4 V）下， 利于兒茶酚胺類物質(zhì)在電極表面的富集， 從而提高檢測的靈敏度[33]。同時， 帶負電的物質(zhì)不會得到富集，在一定程度上也提高了FSCV對兒茶酚胺類物質(zhì)檢測的選擇性。在高掃速下， 多巴胺等具有較快電子轉(zhuǎn)移速率的電化學活性物質(zhì)的氧化還原電流得到大幅提高; 另一方面也使得抗壞血酸等電子轉(zhuǎn)移速度相對較慢的干擾物質(zhì)在電極上表現(xiàn)得更不可逆， 其氧化峰正移， 進而實現(xiàn)對多巴胺等物質(zhì)的選擇性檢測[34，35]。

FSCV方法雖然具有良好的選擇性和靈敏度， 并能夠?qū)崿F(xiàn)高時間分辨， 但由于腦神經(jīng)系統(tǒng)中多種電化學活性生理物質(zhì)具有相近的氧化電位， 導(dǎo)致產(chǎn)生的氧化還原電流相互交疊， 不容易區(qū)分與精準定量。因此， 早期的FSCV方法主要用作神經(jīng)化學過程中電化學活性物質(zhì)的定性和半定量研究。Wightman 等[36]利用不同顏色代表不同電流值， 將一組FSCV數(shù)據(jù)拼合繪制成“電位?時間?電流”二維圖， 即可通過二維圖中不同的圖案直觀地看出不同時間不同電化學活性物質(zhì)濃度的變化過程， 為人們研究復(fù)雜生理病理過程中物質(zhì)的變化提供了可能。

采用FSCV方法進行定量分析時， 通常在目標分析物FSCV結(jié)果中選取氧化還原電流較大， 且無其它物質(zhì)干擾電位下的電流值， 以此繪制出電流隨時間變化的曲線， 或根據(jù)線性關(guān)系換算為濃度?時間曲線。然而， 這種方法在多種物質(zhì)變化的復(fù)雜體系中存在很大的局限性。為了解決FSCV方法在復(fù)雜體系中的定量問題， Heien等[37]將主成分回歸（Principal component regression， PCR）應(yīng)用于多種物質(zhì)變化的復(fù)雜體系下FSCV結(jié)果的定量分析。他們發(fā)現(xiàn)， 多巴胺的FSCV波形與不同pH值造成的FSCV波形變化有明顯差異， 如圖3A和3B所示。采用主成分回歸方法可將FSCV波形中多巴胺的氧化還原波形和pH值造成的波形變化進行有效地區(qū)分， 并逐漸發(fā)展出多巴胺和pH值雙組分同時測定的方法[4， 38]。隨后， Heien等[39]利用該方法研究了可卡因?qū)ξ矤詈四X區(qū)多巴胺釋放的調(diào)控， 以及該過程中的pH值變化（圖3C）。

在FSCV分析時， 主成分回歸方法雖然可用于解決多種神經(jīng)化學物質(zhì)的區(qū)分和定量問題， 但由于雙電層變化導(dǎo)致的背景電流漂移卻無法通過主成分回歸消除。為了使主成分回歸算法計算結(jié)果真實有效， FSCV方法應(yīng)用于活體分析的持續(xù)時間通常短于90 s[4]。很多研究組也通過優(yōu)化FSCV分析中所使用的電極和數(shù)據(jù)處理方法， 使其能夠進行長時間的活體分析。如Clark等[40]將直徑7 μm的碳纖維封裝在直徑90 μm的熔融玻璃毛細管中， 發(fā)現(xiàn)電極尺寸的減小可明顯降低其對腦組織的損傷， 并減少免疫反應(yīng)， 從而使電極具有良好的生物兼容性。利用此電極， 實現(xiàn)了對腦內(nèi)多巴胺長達10～16 周的活體分析。Schwerdt等[41]進一步優(yōu)化了長時間記錄時FSCV的數(shù)據(jù)處理方法， 通過將持續(xù)記錄的FSCV數(shù)據(jù)分割成多個50 s時長， 分別進行主成分回歸分析， 再將分析結(jié)果拼合即可得到較長時間的檢測結(jié)果， 最終實現(xiàn)了使用長期植入陣列電極進行非人靈長類動物腦內(nèi)多巴胺變化的長時程監(jiān)測。

2.2?基于安培法的活體原位電化學分析

安培法（Amperometry）是一種通過向研究電極施加恒定電位， 從而實現(xiàn)對電化學活性物質(zhì)定量分析的電化學方法。其特點在于， 測量過程中研究電極維持恒定電位， 從而降低雙電層充電電流的影響。因此， 相對于FSCV方法， 安培法可進行長時間的持續(xù)分析檢測。但是， 安培法只能提供某一固定電位下的電流信息， 因此， 分析方法的選擇性完全取決于電極界面的反應(yīng)和設(shè)定的電位。近年來， 安培法逐漸成為活體原位電化學分析中的主要方法之一。通過合理構(gòu)筑電極/溶液界面， 調(diào)控物種的電極反應(yīng)動力學， 一些神經(jīng)化學物質(zhì)（如維生素C、O2、H2O2、NO、H2S）都可通過安培法實現(xiàn)活體原位分析。

2.2.1?維生素C的活體原位電化學分析?維生素C（Vitamin C or ascorbic acid， AA）是神經(jīng)系統(tǒng)中的一種重要神經(jīng)化學物質(zhì)， 具有較強的還原性， 在許多生理病理過程中發(fā)揮著重要的作用。在多數(shù)碳電極表面， 維生素C的電化學過程表現(xiàn)為內(nèi)殼層反應(yīng)， 極易受到電極表面物理化學性質(zhì)的影響。同時， 維生素C的電化學氧化會產(chǎn)生具有非電化學活性、易吸附于電極表面的水解產(chǎn)物， 導(dǎo)致電極靈敏度下降。因此， 維生素C在常規(guī)的碳纖維電極上表現(xiàn)出較慢的電子轉(zhuǎn)移速率、高的過電位和較差的穩(wěn)定性[42， 43]。Zhang 等[10， 44]首先發(fā)現(xiàn)在碳納米管修飾電極上維生素C具有較低的氧化過電位， 可用于維生素C的原位檢測（圖4A）。他們使用多壁碳納米管修飾碳纖維電極在維生素C溶液中進行循環(huán)伏安分析， 實驗結(jié)果表明， 維生素C的氧化電流在0.0 V（相比于標準Ag/AgCl電極）就達到了穩(wěn)態(tài)（圖4B）。該電位下不會發(fā)生多巴胺、5?羥色胺、DOPAC等其它腦內(nèi)常見神經(jīng)化學物質(zhì)的氧化， 說明多壁碳納米管修飾碳纖維電極可實現(xiàn)維生素C的高選擇性分析（圖4C）。此外， 他們發(fā)現(xiàn)碳納米管電極還可提高維生素C連續(xù)測定的穩(wěn)定性?；谶@些性能， 成功建立了鼠腦內(nèi)維生素C的活體原位電化學分析新方法。

隨后， Xiang等[45]制備了陣列碳納米管包覆的碳纖維電極， 將電極植入鼠腦紋狀體， 并施加+0.05 V（vs. Ag/AgCl）的極化電壓， 利用安培法實現(xiàn)了腦內(nèi)維生素C的活體原位分析?；谠摲椒ǜ叩臅r空分辨率， 通過在微電極附近灌注谷氨酸溶液， 他們在活體層次觀察到了腦神經(jīng)系統(tǒng)內(nèi)抗壞血酸?谷氨酸的“異相交換”過程。

Xiao等[11，46]利用電泳的方法將單壁碳納米管沉積于碳纖維電極的表面， 并通過高溫和電化學處理， 得到了對維生素C具有高選擇性和高穩(wěn)定性的碳納米管電極。該方法制備的電極具有高度的一致性， 解決了碳納米管在碳纖維電極表面制備重現(xiàn)性差的問題。他們將制備的電極植入鼠腦皮層， 在+0.05 V極化電位下， 首次在活體動物層次觀測到了癲癇模型和擴散性抑制過程中腦內(nèi)維生素C濃度升高的現(xiàn)象（圖5A和5B）， 為進一步研究這些病理過程中的分子機制提供了直接的實驗基礎(chǔ)。

2.2.2?氧氣的原位電化學檢測?氧氣在生命體中發(fā)揮著重要的作用。氧氣供給不足會造成神經(jīng)系統(tǒng)能量代謝困難， 增加氧化應(yīng)激壓力， 甚至造成細胞損傷。因此， 對腦內(nèi)氧氣濃度的原位檢測將直接反映神經(jīng)系統(tǒng)的活動功能。利用安培法進行氧氣活體原位分析的關(guān)鍵問題在于， 在以金和碳等材料為基底的電極表面， 氧氣電化學還原過程通常以兩步兩電子還原為主， 生成過氧化氫中間產(chǎn)物[47]。而在鉑基電極材料表面， 氧氣電化學還原過程以四電子還原為主， 最終生成水[48]。在活體原位分析中， 考慮到氧氣兩電子電化學還原過程生成的過氧化氫中間產(chǎn)物可能會對神經(jīng)系統(tǒng)造成損傷[49]， 所以鉑基電極能夠較好適用于腦內(nèi)氧氣的活體電化學分析[50， 51]。Xiang 等[52]使用電沉積的方法， 在垂直生長碳納米管的碳纖維電極（圖6A）上通過循環(huán)伏安法電化學沉積鉑， 最終得到表面均勻覆蓋鉑納米顆粒的修飾電極（圖6B）。在Symbolm@@

0.5 V的電位下， 該電極對氧氣檢測表現(xiàn)出較高的靈敏度和選擇性， 其它腦內(nèi)常見的生理活性物質(zhì)均不會對氧氣檢測產(chǎn)生干擾（圖6C）。為了進一步降低電極表面蛋白污染， 提高電極對氧氣檢測的穩(wěn)定性， 他們用Nafion膜修飾電極， 最終實現(xiàn)了氧氣的四電子電化學還原和選擇性測定， 以及大鼠海馬腦區(qū)在全腦缺血?再灌注時氧氣濃度變化的活體原位分析（圖6D）。

2.2.3?基于離子傳輸?shù)脑浑娀瘜W分析?神經(jīng)生理物質(zhì)中的非電化學活性分子， 一般可采用生物傳感器進行檢測。然而酶等生物識別元件有限， 限制了該方法在活體原位電化學分析中的發(fā)展。近年來， 基于離子傳輸構(gòu)建的電化學分析方法逐漸成為活體分析新的發(fā)展方向[53]。He等[54]首次報道了聚電解質(zhì)刷修飾后玻璃微米管的整流行為。在此基礎(chǔ)上， Zhang 等[55]通過在玻璃微米管內(nèi)壁共修飾聚電解質(zhì)刷以及Aptamer實現(xiàn)了ATP的選擇性檢測。 Colombo等[56， 57]通過在玻璃納米孔中構(gòu)建液?液界面， 基于離子傳輸原理實現(xiàn)了對多巴胺、乙酰膽堿、5?羥色胺的檢測。由于這一電化學分析新方法的原理是對微/納孔道內(nèi)離子流進行檢測， 不需要待測物在電極表面發(fā)生電化學氧化還原反應(yīng)， 預(yù)期該方法在電化學惰性物質(zhì)的活體電化學分析中具有很高的應(yīng)用潛力。

2.3?基于電位法的活體原位電化學分析

電位法（Potentiometry）是一種在開路狀態(tài)下， 直接記錄研究電極相對于參比電極的電位來分析電極表面目標物濃度的分析方法。相對于伏安法和安培法， 電位法的優(yōu)勢在于， 測量回路中電流幾乎為零， 排除了因測量而產(chǎn)生的電流對腦神經(jīng)的影響。根據(jù)能斯特方程， 在平衡狀態(tài)下， 電極開路電位（Open?circuit potential， OCP）的變化是由電極溶液界面各種化學物質(zhì)的活度決定的。通過設(shè)計選擇性識別單元， 可顯著提高開路電位對特定物質(zhì)濃度變化響應(yīng)的靈敏度， 并降低其它物質(zhì)的干擾， 從而實現(xiàn)定量分析。

電位法通常用于離子等非電化學活性物質(zhì)測定， 例如， 在微電極表面修飾離子選擇性膜作為識別單元， 構(gòu)建全固態(tài)離子選擇性電極， 可實現(xiàn)腦內(nèi)H+、K+、Ca2+等活體原位分析。Hao等[58]將質(zhì)子選擇性膜修飾于碳纖維電極上， 制備了對H+具有選擇性好和抗污染性能強的全固態(tài)pH選擇性電極， 電極靈敏度達到58.4 mV/pH， 接近Nernst方程的理論值。利用該電極， 他們原位檢測了大鼠吸入CO2后恐慌過程中腦內(nèi)pH值變化。

除了對離子進行檢測， 近年出現(xiàn)了一種基于原電池原理的電位測定方法（Galvanic redox potentiometry， GRP）， 利用陽極作為指示電極測定分析物電化學氧化電位， 陰極作為參比電極， 通常設(shè)計為氧還原過程。使用具有高電阻的電位計將陰極、陽極連成回路（圖7A）。由于回路具有高阻抗， 因此回路中電流很小， 電極過程近似處于熱力學平衡態(tài)。當陰極還原電位高于陽極氧化電位時， 整個回路中的電化學過程可自發(fā)進行， 其輸出的電壓值可作為定量物質(zhì)濃度的指標[59]， 最終實現(xiàn)電化學活性物質(zhì)的檢測分析。Wu等[60]利用漆酶修飾的碳纖維電極插入到毛細管內(nèi)指示溶液中氧氣還原電位， 提高了該GRP體系中作為參比的陰極氧氣的還原電位。檢測過程中毛細管內(nèi)溶液氧氣濃度保持恒定， 提高了體系的靈敏度和穩(wěn)定性。蛋白吸附污染并不會影響GRP體系的靈敏度（圖7B）， 說明該方法具有較高的抗污染干擾能力。他們將碳納米管修飾的碳纖維電極陽極與漆酶修飾的碳纖維電極陰極植入大鼠的大腦皮層， 實現(xiàn)了大鼠全腦缺血/再灌注過程中腦內(nèi)抗壞血酸的活體原位測定（圖7C）。

3?總結(jié)與展望

腦神經(jīng)活體原位電化學分析是活體分析研究的重要手段之一， 不同電化學方法根據(jù)其特點和優(yōu)勢可用于不同的活體原位分析。目前， 通過選擇合適的電化學方法， 設(shè)計合理的電極界面， 可實現(xiàn)多種神經(jīng)生理物質(zhì)的原位分析， 對于腦科學的研究起到了較好的推動作用。然而， 目前仍然還有很多重要神經(jīng)生理物質(zhì)， 尤其是非電化學活性物質(zhì)， 仍然難以通過現(xiàn)有的電化學分析方法進行活體原位檢測。而許多已有的活體原位電化學分析方法， 仍然面臨著問題和挑戰(zhàn)。例如， 利用微電極進行活體原位分析檢測時， 普遍存在電極在活體環(huán)境中的穩(wěn)定性和抗污染問題， 活體檢測環(huán)境與體外校正環(huán)境存在差異等。對于活體原位電化學分析研究而言， 其最終目標是， 在最大程度減少對實驗動物損傷影響的條件下， 精準地記錄生理和病理過程中神經(jīng)分子的變化。因此， 電極/腦界面的設(shè)計和調(diào)控[61，62]、電極表面抗污染[63， 64]， 電極進一步微型化[65，66]、柔性化[67]、記錄設(shè)備小型化、無線化[68～70]等， 都應(yīng)為未來的重點研究內(nèi)容。此外， 利用所發(fā)展的活體原位電化學分析方法， 實現(xiàn)與腦神經(jīng)科學家的實質(zhì)性合作， ?在活體層次發(fā)現(xiàn)并描述腦神經(jīng)生理和病理過程的分子事件， 也將是活體電化學分析領(lǐng)域的研究核心之一。

References

1?Clark L C， Misrahy G， Fox R P. J. Appl. Physiol.， 1958， 13（1）： 85-91

2?Kissinger P T， Hart J B， Adams R N. Brain Res.， ?1973， ?55（1）： 209-213

3?Johnson J A， Hobbs C N， Wightman R M. Anal. Chem.， ?2017， ?89（11）： 6166-6174

4?Keithley R B， Wightman R M. ACS Chem. Neurosci.， ?2011， ?2（9）： 514-525

5?Crespi F， Martin K， Marsden C. Neuroscience， ?1988， ?27（3）： 885-896

6?Travis E R， Wang Y M， Michael D J， Caron M G， Wightman R M. Proc. Natl. Acad. Sci. USA， ?2000， ?97（1）： 162-167

7?Burmeister J J， Gerhardt G A. Anal. Chem.， ?2001， ?73（5）： 1037-1042

8?ZHAO Fan， SHI Guo?Yue， TIAN Yang. Chinese J. Anal. Chem.， ?2019， ?47（3）： 347-354

趙 凡， 施國躍， 田 陽. 分析化學， 2019， ?47（3）： 347-354

9?Garguilo M G， Michael A C. J. Am. Chem. Soc.， ?1993， ?115（25）： 12218-12219

10?Zhang M， Liu K， Xiang L， Lin Y， Su L， Mao L. Anal. Chem.， ?2007， ?79（17）： 6559-6565

11?Xiao T， Jiang Y， Ji W， Mao L. Anal. Chem.， ?2018， ?90（7）： 4840-4846

12?Csoeregi E， Quinn C P， Schmidtke D W， Lindquist S?E， Pishko M V， Ye L， Katakis I， Hubbell J A， Heller A. Anal. Chem.， ?1994， ?66（19）： 3131-3138

13?Burmeister J J， Palmer M， Gerhardt G A. Biosens. Bioelectron.， ?2005， ?20（9）： 1772-1779

36?Michael D， Travis E R， Wightman R M. Anal. Chem.， ?1998， ?70（17）： 586A-592A

37?Heien M， Johnson M A， Wightman R M. Anal. Chem.， ?2004， ?76（19）： 5697-5704

38?Keithley R B， Heien M L， Wightman R M. TrAC?Trends Anal. Chem.， ?2009， ?28（9）： 1127-1136

39?Heien M， Khan A S， Ariansen J L， Cheer J F， Phillips P E M， Wassum K M， Wightman R M. Proc. Natl. Acad. Sci. USA， ?2005， ?102（29）： 10023-10028

40?Clark J J， Sandberg S G， Wanat M J， Gan J O， Horne E A， Hart A S， Akers C A， Parker J G， Willuhn I， Martinez V， Evans S B， Stella N， Phillips P E M. Nat. Methods， ?2010， ?7（2）： 126-132

41?Schwerdt H N， Shimazu H， Amemori K I， Amemori S， Tierney P L， Gibson D J， Hong S， Yoshida T， Langer R， Cima M J， Graybiel A M. Proc. Natl. Acad. Sci. USA， ?2017， ?114（50）： 13260-13265

42?Pisoschi A M， Pop A， Serban A I， Fafaneata C. Electrochim. Acta， ?2014， ?121： 443-460

43?Cheng H， Li L， Zhang M， Jiang Y， Yu P， Ma F， Mao L. TrAC?Trends Anal. Chem.， ?2018， ?109： 247-259

44?Zhang M， Liu K， Gong K， Su L， Chen Y， Mao L. Anal. Chem.， ?2005， ?77（19）： 6234-6242

45?Xiang L， Yu P， Hao J， Zhang M， Zhu L， Dai L， Mao L. Anal. Chem.， ?2014， ?86（8）： 3909-3914

46?Xiao T， Wang Y， Wei H， Yu P， Jiang Y， Mao L. Angew. Chem. Int. Edit.， ?2019， ?58（20）： 6616-6619

47?Kruusenberg I， Alexeyeva N， Tammeveski K. Carbon， ?2009， ?47（3）： 651-658

48?Chen Z， Waje M， Li W， Yan Y. Angew. Chem. Int. Edit.， ?2007， ?46（22）： 4060-4063

49?Ledo A， Lourenco C F， Laranjinha J， Brett C M， Gerhardt G A， Barbosa R M. Anal. Chem.， ?2017， ?89（3）： 1674-1683

50?Jung S K， Gorski W， Aspinwall C A， Kauri L M， Kennedy R T. Anal. Chem.， ?1999， ?71（17）： 3642-3649

51?You T， Niwa O， Tomita M， Hirono S. Anal. Chem.， ?2003， ?75（9）： 2080-2085

52?Xiang L， Yu P， Zhang M， Hao J， Wang Y， Zhu L， Dai L， Mao L. Anal. Chem.， ?2014， ?86（10）： 5017-5023

53?JIANG Xiao?Jing， LIANG Rong?Ning， QIN Wei. Chinese J. Anal. Chem.， ?2018， ?46（9）： 1350-1356

姜曉晶， 梁榮寧， 秦 偉. ?分析化學， 2018， ?46（9）： 1350-1356

54?He X， Zhang K， Li T， Jiang Y， Yu P， Mao L. J. Am. Chem. Soc.， ?2017， ?139（4）： 1396-1399

55?Zhang K， He X， Liu Y， Yu P， Fei J， Mao L. Anal. Chem.， ?2017， ?89（12）： 6794-6799

56?Colombo M L， McNeil S， Iwai N， Chang A， Shen M. J. Electrochem. Soc.， ?2016， ?163（4）： H3072-H3076

57?Colombo M L， Sweedler J V， Shen M. Anal. Chem.， ?2015， ?87（10）： 5095-5100

58?Hao J， Xiao T， Wu F， Yu P， Mao L. Anal. Chem.， ?2016， ?88（22）： 11238-11243

59?Wu F， Yu P， Mao L. Chem. Soc. Rev.， ?2017， ?46（10）： 2692-2704

60?Wu F， Cheng H， Wei H， Xiong T， Yu P， Mao L. Anal. Chem.， ?2018， ?90（21）： 13021-13029

61?CHENG Han， LAN Jia?Feng， WEI Guang?Han， HUANG Wei?Hua， CHENG Jie?Ke. Chinese J. Anal. Chem.， ?2013， ?41（4）： 540-545

程 寒， 蘭嘉峰， 韋光漢， 黃衛(wèi)華， 程介克. ?分析化學， 2013， ?41（4）： 540-545

62?HE Quan?Guo， LIANG Jing， LI Guang?Li， DENG Pei?Hong， LIU Jun， LIU Xiao?Peng. Chinese J. Anal. Chem.， ?2018， ?46（3）： 438-445

賀全國， 梁 靜， 李廣利， 鄧培紅， 劉 軍， 劉曉鵬. ?分析化學， 2018， ?46（3）： 438-445

63?Liu X， Zhang M， Xiao T， Hao J， Li R， Mao L. Anal. Chem.， ?2016， ?88（14）： 7238-7244

64?Liu X， Xiao T， Wu F， Shen M， Zhang M， Yu H， Mao L. Angew. Chem.Int. Edit.， ?2017， ?56（39）： 11802-11806

65?YANG Li?Li， SONG Yi?Lin， XU Sheng?Wei， ZHANG Yu， XIAO Gui?Hua， ZHANG Song， GAO Fei， LI Zi?Yue， CAI Xin?Xia. Chinese J. Anal. Chem.， ?2017， ?45（7）： 1088-1095

楊麗麗， 宋軼琳， 徐聲偉， 張 禹， 肖桂花， 張 松， 高 飛， 李子岳， 蔡新霞. ?分析化學， 2017， ?45（7）： 1088-1095

66?Kozai T D Y， Langhals N B， Patel P R， Deng X， Zhang H， Smith K L， Lahann J， Kotov N A， Kipke D R. Nat. Mater.， ?2012， ?11（12）： 1065-1073

67?Guan S， Wang J， Gu X， Zhao Y， Hou R， Fan H， Zou L， Gao L， Du M， Li C， Fang Y. Sci. Adv.， ?2019， ?5（3）： eaav2842

68?QIN Tai?Chun， LI Xiao?Gang， HAO Jie， YU Ping， MAO Lan?Qun. Chinese J. Anal. Chem.， ?2015， ?43（3）： 457-462

秦泰春， 李曉鋼， 郝 潔， 于 萍， 毛蘭群. ?分析化學， 2015， ?43（3）： 457-462

69?LI Xiao?Gang， GUO Bin?Qian， QIN Tai?Chun， HAO Jie， YU Ping， MAO Lan?Qun. Chinese J. Anal. Chem.， ?2016， ?44（9）： 1465-1470

李曉鋼， 郭彬乾， 秦泰春， 郝 潔， 于 萍， 毛蘭群. ?分析化學， 2016， ?44（9）： 1465-1470

70?SUN Jian?Hui， CAI Xin?Xia， LIU Jun?Tao， WANG Chun?Xing， LI Deng?Wang， CHEN Ze?Yuan， CHENG Chuan?Fu， WANG Jin?Hui， HU Dong?Mei. Chinese J. Anal. Chem.， ?2017， ?45（4）： 611-619

孫建輝， 蔡新霞， 劉軍濤， 王春興， 李登旺， 陳澤源， 程傳福， 汪金輝， 胡冬梅. ?分析化學， 2017， ?45（4）： 611-619

Progress of in Vivo Electrochemical Analysis

of Brain Neurochemistry

XUE Yi?Fei1，2， XIAO Tong?Fang1， JIANG Ya?Nan1，2，

WU Fei1，2， YU Ping1，2， MAO Lan?Qun*1，2

1（Beijing National Laboratory for Molecular Sciences， Key Laboratory of Analytical Chemistry

for Living Biosystems， Institute of Chemistry， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100190， China）

2（University of Chinese Academy of Sciences， Beijing 100049， China）

Abstract?Brain science has become one of the most advanced interdisciplinary research topics. Analysis of brain neurochemistry has attracted great attention in both neuroscience and chemistry， because it provides a powerful tool to understand the physiological and pathological progresses of the brain at a molecular level. For neurochemical monitoring， electrochemical methods come to prominence with high selectivity， sensitivity， spatiotemporal resolution and designable electrode/solution interface to match the pursuit for in vivo analysis of brain neurochemistry. This review summarizes the development of electrochemical approaches toward brain neurochemistry research from both principal and practical perspectives. In addition， future trends of in vivo electrochemical analysis are prospected.

Keywords?In vivo electrochemistry; Brain neurochemistry; In vivo measurement; Review

（Received 30 July 2019; accepted 16 August 2019）

This work was supported by the National Natural Science Foundation of China （Nos. 21790390， 21790391， 21621062， 21874139） and the National Key Research and Develop Program of China （No.2018YFE0200800）.