Caracterização do Ouro Coloidal Usando a Técnica de Dispersão Dinâmica de Luz

Download 

 





Introdução 

O ouro coloidal é uma solução de dispersão de nanopartículas de ouro que apresentam propriedades interessantes[1]. A cor da amostra é determinada pelo tamanho e formato das partículas de ouro[2]. Figura 1 mostra suspensões de ouro coloidal de várias granulometrias. As que têm menos de 5nm são amarelas, de 5nm a 20nm são vermelhas, e as acima de 100nm são azuis. 

Em solução aquosa, as partículas de ouro carregam uma carga negativa forte que lhes confere afinidade com macromoléculas biológicas como proteínas e anticorpos[3]. Assim, o ouro coloidal é amplamente utilizado em várias áreas da biotecnologia, incluindo ligação a DNA, sondas de imagem e agentes de diagnóstico[1,4,5]. E as suspensões de ouro coloidal estão sendo desenvolvidas para aplicações em setores eletrônicos avançados e de revestimento[6].

Identificar as características de tamanho do ouro coloidal é crucial para confirmar que as partículas têm diâmetro uniforme e que não há partículas agregadas na amostra dispersa. A microscopia eletrônica é amplamente utilizada para essa identificação de características[1,2]. Figura 2 mostra uma foto de microscopia eletrônica de transmissão de uma amostra de ouro coloidal. Pode-se observar as partículas individuais de ouro claramente, mas a maioria existe como aglomerados de duas ou mais partículas.

Embora a microscopia eletrônica seja um excelente método para visualizar partículas, não é suficiente do ponto de vista estatístico, pois apenas dezenas ou centenas de partículas são medidas. Com a microscopia eletrônica, os tamanhos das partículas podem ser calculados para obter uma distribuição de tamanho baseada em número.

A Dispersão Dinâmica de Luz (DLS) é uma técnica não invasiva para medir o tamanho de nanopartículas numa dispersão. Este método utiliza o movimento browniano para medir a intensidade da luz dispersa em uma suspensão de partículas ao longo do tempo. Ao analisar as flutuações na intensidade dessa luz dispersa, é possível determinar o coeficiente de difusão relacionado ao tamanho das partículas, o qual pode ser usado para calcular a granulometria através da equação de Stokes-Einstein.

Este estudo de aplicativo examina a diferenciação entre os métodos de caracterização de tamanho de ouro coloidal usando DLS e os resultados obtidos por métodos de microscopia eletrônica.

Experimento

Todas as medições apresentadas neste Application note foram realizadas a 25°C utilizando o Zetasizer Nano S. O Nano S possui um laser de He-Ne de 4mW com um comprimento de onda de 633nm e um detector de fotodiodo avalanche (APD), que detecta a luz dispersa a um ângulo de 173°.

Resultados e Discussões

Figura 3 mostra a distribuição de tamanho de partículas de intensidade para solução de ouro coloidal medida com o Nano S. Este gráfico mostra a proporção relativa de luz dispersa (eixo Y) pelas partículas de diferentes faixas de tamanho (eixo X). A distribuição de tamanho assim conseguida tem dois picos médios em 13.6nm e 339nm, respectivamente. Os resultados das análises de Intensity, Volume e Number destes picos estão apresentados na Tabela 1.

A distribuição de tamanho de partículas de intensidade medida indica a presença substancial de partículas agregadas. No entanto, ao converter esta distribuição em volume (ou massa ou peso) (Figura 4), revelam-se aglomerados presentes em baixa concentração. Para converter os resultados de Intensity em Volume, usa-se a teoria de Mie, que requer valores de índice de refração (n) e absorbância (k) das partículas. Neste caso, foram utilizados 0.2 (n) e 3.32 (k)[9]. A distribuição de tamanho de partículas em volume demonstra que mais de 90% da amostra por massa consiste em partículas pequenas de cerca de 13nm.

Ao converter esses resultados em distribuição baseada em Number (Figura 5), obtém-se um único pico em média de 12.4nm. Esse resultado indica que, ao caracterizar a amostra usando métodos baseados em Number, como a microscopia eletrônica, a maioria das partículas visíveis seriam pequenas. A presença de grandes partículas só seria evidente se um número suficiente fosse contado. Na abordagem baseada em Number, o número de partículas agregadas na amostra é muito baixo, mas, devido ao fato de essas partículas dispersarem uma quantidade significativa de luz, elas dominam o pico de distribuição de intensidade (Figura 3). Portanto, amostras como esta podem resultar em resultados significativamente diferentes quando analisadas com a DLS e a microscopia eletrônica.

Se a amostra mostrada na Figura 2 for medida usando a DLS, seria extremamente difícil analisar partículas de tamanhos variados (partículas únicas, agregados de duas partículas, agregados de três partículas etc.). Assim, a DLS pode não ser um método recomendado para a análise de amostras com três tamanhos distintos de partículas.

Consequentemente, misturas de partículas únicas e agregados de 2, 3 ou 4 partículas aparecem como um único pico amplo devido à influência das partículas grandes que dispersam a maior parte da luz. O diâmetro z-médio e o valor de polidispersidade são sensíveis à presença de agregados. O diâmetro z-médio é o diâmetro hidrodinâmico médio, e o valor de polidispersidade é uma estimativa da largura da distribuição. Ambos são calculados de acordo com o padrão internacional para DLS, ISO13321[10].

Conclusão

A DLS é uma técnica adequada para a determinação do tamanho do ouro coloidal. Este método é extremamente sensível à presença de partículas agregadas, podendo ser usado para determinar a uniformidade da amostra através do diâmetro z-médio e da polidispersidade.

Para amostras monoparticuladas, os resultados obtidos com a DLS e a microscopia eletrônica devem ser muito próximos. Contudo, para amostras polídispersas, a dispersão pela presença de grandes partículas resultará em tamanhos aparentes maiores com a DLS do que com a microscopia eletrônica.

Referências

[1] M.A. Hayat (1989) Colloidal Gold:Principles, Methods and Applications,
Academic Press, New York.

[2] K. Miura and B. Tamamushi (1953)J. Electron Microscopy 1, 36-39.
[3] M. Horisberger and M.F. Clerc(1985) Histochem and Cell Biol. 82,219-223.
[4] A. Csaki, R. Möller and W.Fritzsche (2002) Expert Rev. Mol.Diagn. 2, 89-94.
[5] R. Tanaka, T. Yuhi, N. Nagatani,T. Endo, K. Kerman, Y. Takamura and E. Tamiya (2006) Anal. Bioanal.Chem 385, 1414-1420.
[6] T. Sato and H. Ahmed (1997)Applied Phys. Letters 70, 2759-2761.
[7] A.N. Shipway, E. Katz and I Willner (2000) 1, 18-52.
[8] P. Mulvaney, M. Giersig and A.Henglein (1992) J. Phys. Chem. 96,
10419- 10424.

[9] L. G. Shulz (1954) J. Opt. Soc. Am.44, 357-362 and 362-368.
[10] International Standard ISO13321 Methods for Determination of Particle
Size Distribution Part 8: Photon Correlation Spectroscopy, International Organization for Standardization (ISO) 1996.

Zetasizer Nano

O Zetasizer Nano da Malvern Instruments é o primeiro instrumento comercial que fornece hardware e software capazes de medir a dispersão estática, dinâmica e eletroforética de luz. As características das amostras que podem ser medidas pelo dispositivo Nano incluem tamanho de partícula, peso molecular e potencial zeta.

O Zetasizer Nano é projetado para atender aos requisitos das indústrias farmacêutica e biomolecular em concentrações baixas e volumes pequenos de amostras, bem como às aplicações em colóides de alta concentração. Ele atende a esses requisitos únicos utilizando um sistema ótico de retrodispersão e design inovador de cubeta. Como resultado, as especificações de tamanho de partícula e concentração do Zetasizer Nano superam as de outros instrumentos comerciais de DLS. A faixa de tamanhos de partícula é de 0.6nm a 6um, e a faixa de concentração é de 0.1ppm a 40% w/v.

O Sistema Zetasizer Nano possui não só um design de hardware patenteado, mas também software excepcional para controle do dispositivo e análise de dados. Este software utiliza algoritmos de auto-otimização para automatizar as configurações ópticas necessárias para cada amostra, e apresenta um sistema de medição, análise e relatório de “um clique” projetado para minimizar o tempo de aprendizado do usuário.