【热点应用】NTA技术表征纳米气泡颗粒尺寸、浓度及稳定性

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纳米气泡因其独特的物理和化学特性，而广泛应用于水体修复、工业清洗、水产养殖、药物传递、污水处理等领域。尽管纳米气泡的制备方法已相对成熟，但不同气体、不同的盐浓度、pH值以及溶剂温度、压力、搅拌和流动条件等都将影响纳米气泡的粒径、浓度和长期稳定性，而这些性能决定了纳米气泡的实际应用效果。

在表征纳米气泡时可能会首先想到动态光散射（DLS）技术。DLS的优势在于既可以测试粒径也可以测量电位。但DLS测试需要气泡浓度达到10¹⁰（particle/ml）左右，且颗粒分布越均匀越好。而纳米气泡的实际情况是浓度低，只有10⁷~10⁸（particle/ml），且粒径分布宽。DLS测试时信号弱，数据质量不高。这种情况下，采用纳米颗粒示踪（NTA）分析法更为合适。

NTA技术原理是激光束照射样品池中的纳米颗粒发出散射光，散射光信号被高灵敏度相机识别并记录成一段时间的视频。视频中的亮点即为颗粒的散射光点，软件对光点进行标记然后记录其随机的布朗运动轨迹，根据逐个颗粒的布朗运动轨迹获得颗粒扩散速率。

布朗运动的速度是和颗粒粒径大小成反比的，小颗粒运动速度更快，其运动速度不受待测物材质、密度、遮光度等影响。纳米颗粒跟踪分析（NTA）技术捕捉单个颗粒的运动轨迹从而分析单个颗粒的扩散速率，然后通过斯托克斯爱因斯坦方程得到颗粒粒径，不需要预先校准，分辨率更高。

此外，由于测试过程中，样本的观测体积是已知的（观测体积由摄像机的尺寸决定），所以根据检测到的颗粒数量就可以获得样本颗粒的浓度。

图1：观测体积示意图，X、Y轴的长度由摄像机的尺寸决定

本案例中，利用纳米颗粒跟踪仪NanoSight实时观察脂质体溶液纳米气泡生成过程中的颗粒粒径、浓度及其变化，进而研究纳米气泡尺寸和稳定性对超声增强药物递送的影响^[1]。

通过NTA的视图，如图bi 可以明显看到纳米气泡在脂质体溶液中不可见，而在制备后形成的纳米气泡的散射光点清晰可见（见图bii），并被NTA软件准确捕捉，这一过程是可视化且可实时观察到的。

图2：NTA捕捉纳米气泡生成（bi未生成纳米气泡的溶液；bii生成纳米气泡）^[1]

此外，NanoSight纳米颗粒跟踪分析仪还分析了不同离心力作用下，纳米气泡粒径和浓度的变化情况。1000g的离心作用力下，大于95%颗粒小于400nm，而100g和500g离心力作用时粒径比1000g时大，且分布更宽。

图3：不同离心力作用下，纳米气泡粒径和浓度的变化情况^[1]

在传统的NTA测试实验中，在获得上述实验数据之前，需要在软件中设置相机亮度以及检测阈值，以提高图像质量，这对于新手用户来说，会造成一些困惑。新一代智能化纳米颗粒跟踪分析仪NanoSight Pro，其智能化分析软件可以很好地解决这个问题。

自动聚焦及曝光

• 智能聚焦与曝光，自动设置最佳条件

• 实时识别偏离视频，剔除并更新粒径分布和浓度信息

• 对聚焦平面进行记忆，便于后续快速调取

图4：NanoSight Pro软件自动设置界面

智能预览/反馈

• 智能反馈 在捕获任何视频前进行预览从而智能评估最优的NTA条件，如颗粒浓度，粒径尺寸及流速等；

• 快速预览粒径分布  对样品粒径尺寸和分布快速了解

图5：智能预览界面

SOP编辑器：智能化建立测试方法

• 模块化方法搭建；

• 根据样品信息设置多种默认信息；

• 向导式设计，直观、智能。

图6：SOP编辑器界面

NS Xplorer：自动分析结果

基于机器学习技术，新一代的软件通过AI智能识别颗粒并分析，不在需要使用者通过经验设置检测阈值，消除了主观和人为误差，简化了分析过程。且在后台数据分析的同时，可以进行新样本的测试，提高测试效率。

• 自动识别并分析颗粒

• 消除主观性和人为误差

• 简化分析过程

• 减少动手和数据处理时间，提高测试效率

纳米气泡的消失方式有 浮力（buoyancy），溶解（dissolution）和聚集（agglomeration）。

NTA可以用来表征气泡的长期稳定性和温度稳定性。在此案例中，研究了气泡放置4个月过程中的变化情况以及储存温度对纳米气泡的影响^[2]。

图6：0-120天粒径和浓度变化展示纳米气泡的长期稳定性^[2]

图7：5℃-80℃不同储存温度中的纳米气泡的稳定性^[2]

由于颗粒布朗运动主要受温度和粘度的影响，NanoSight Pro在上一代NTA产品的基础上升级了变温测试模块，从低于室温5℃到70℃范围内，仅需使用复制按钮创建温度梯度的简单设置，即可实现连续升温测试，实时控温，温度精度高，非常适合纳米颗粒热稳定性研究。

图8：利用复制按钮在软件中创建温度梯度

[1]. Damien V. B. Batchelor,Fern J. Armistead, Nicola Ingram, Sally A. Peyman, James R.McLaughlan, P. Louise Colettta, Stephen D. Evans, The influence of nanobubbles size and stability on ultrasoundenhanced drug delivery, Langmuir. 2022, 38, 13943-13954

[2]. Chan-Hyun. Cho, Hye-Ji. Shin, Baljinder. Singh, Kibeom. Kim, Myoung-Hwan. Park, Assessment ofsub-200-nm nanobubbles with ultra-high stability in water, Applied WaterScience. 2023, 13:149