グラフェン量子ドットの細胞毒性に関するレビュー：実験からシミュレーションまで
英国王立化学会
第4号（2021年）発行
Lijun Liang ORCIDロゴ a Xiangming Peng, b Fangfang Sun, a Zhe Kong*c and Jia-Wei Shen ORCIDロゴ *d
元記事はこちら。
要 旨
グラフェン量子ドット（GQD）は、幅広い化学的適応性と高い吸着能力を維持しながら、固有の蛍光を発生し、酸化グラフェン（GO）の水中での安定性を向上させることが可能である。
GOはバイオイメージング、バイオセンシング、およびその他のバイオメディカル用途において著しい利点を有しているにもかかわらず、多くの実験やシミュレーションがGQDのバイオセーフティに焦点を当てている。
ここでは、実験から得られたGQDのバイオセーフティに関する知見をレビューし、次に、生体膜、DNA分子、タンパク質との相互作用のシミュレーションによる結果をレビューし、
最後に、実験とシミュレーションの間の交差点について考察する。シミュレーションによるバイオセーフティ結果については、詳細に説明する。
また、文献と我々の実験に基づき、より優れたバイオセーフティ性を持つGQDの動向について議論する。
Graphical abstract: A review on cytotoxicity of graphene quantum dots: from experiment to simulation
この記事は、テーマ別コレクションの一部です。最近の総説と量子ドット・炭素ドット
梁 利順（Lijun Liang)
Liang博士は、杭州ディアンジ大学の准教授である。2014年にKTH王立工科大学から博士号を取得。2015年から2016年までKTH王立工科大学理論化学・生物学部門にて博士研究員を務める。これまでに50以上の論文を発表している。研究テーマは、ドラッグデザインや材料設計に用いられる人工知能やビッグデータ、ドラッグデリバリーキャリアに関するマルチスケールモデリング、生体材料と生体分子の相互作用などである。
彭祥明（Peng Xiangming)
臨床検査室、臨床微生物学検査、臨床検査の品質管理を専門とする。2010年より広州赤十字病院医療実験センター長。現在、広州市医師会実験室分会副会長、広州市医師会実験室分会常任委員、広東省医師会医学実験室管理分会常任委員、広東省医師会実験室分会委員を務めている。現在、中国実験医学雑誌と実用医学雑誌の査読者である。
孫芳芳(ソン・フェン・フェン)
2013年、釜山大学校にてナノ核融合技術で博士号を取得。2013年から2014年まで静岡大学でドラッグデリバリーシステムに関する博士研究員として研究を行う。2014年、杭州ディアンジ大学の教員に就任。現在、杭州ディアンジ大学自動化学部バイオメディカル工学科の学部長を務める。ナノ材料、生体複合材料の合成と整形外科材料への応用を中心に研究している。
Zhe Kong(ジェ・コン)
Zhe Kong博士は、中国杭州ディアンジ大学材料環境工学部の准教授です。浙江大学にて博士号（2011年）を取得。二次元ナノ材料の特性と応用を中心に研究している。
Jia-Wei Shen（ジィア・ウェイ・シェン)
2009年、浙江大学にて化学の博士号を取得。2009年から2013年まで、マックス・プランク高分子研究所で博士研究員として勤務。2013年、杭州師範大学の教員となる。現在、杭州師範大学医学部薬学院副院長。研究テーマは、細胞-ナノ材料相互作用のコンピュータシミュレーション、ドラッグデリバリーシステム、生体材料、脱塩のためのナノ材料。
1. はじめに
グラフェン量子ドット（GQD）は、ゼロ次元発光ナノ材料の一種で、1～100 nmの大きさの小さなグラフェン断片である1,2。量子サイズ効果によって閉じ込められたGQDは、並外れた光・電子特性を示すため、金属カルコゲン化物ベースの量子ドットに代わる可能性がある3-6。
近年、GQD を用いたナノ材料は重要な研究テーマとして注目を集めている7-9。GQD は、フォトニクス、複合材料、エネルギー、10,11、エレクトロニクスなどの様々な科学分野において、多目的に使用できる画期的なツールとして急成長を遂げている12 。
特に、GQD を用いたナノ材料はバイオメディカル分野、特に生体外および生体内の診断13、14 ドラッグデリバリー15、16 や生体イメージング17、18 に大きな期待が持たれている。
その一方で、近年、GQD のバイオセーフティに関する疑問も注目を集めている19-23。
しかし、GQDの生体安全性に関しては、実験からパラドックスが浮かび上がってきた。
特に、DNA、タンパク質、細胞膜などの生体分子とGQDの生物学的相互作用機構はよく理解されていない。
GQDはユニークかつ多様であり、表面の酸化度、表面電荷密度、ドーピング状態、高分子との結合など多くの特性が異なる環境で劇的に異なるため、生体分子との相互作用挙動も明確に異なることが予想される。
したがって、実験的研究だけでは十分ではなく、GQD の細胞毒性（特に原子・分子レベル）を理解するには一定の限界があり、生物医学のための GQD の設計・開発の妨げとなっている。
スーパーコンピュータの発達に伴い、理論計算は、相互作用過程の原子レベルでの描写と、分子レベルでのGQDの細胞毒性メカニズムの提案の両方に重要な役割を果たすようになってきた。
本総説では、実験と理論の接点を見出すことを目的として、実験と理論の結果を一緒に提示しながら、GQDの細胞毒性に特化する。我々は、GQD と生体分子の相互作用とダイナミクスの特徴づけに対する生物物理学的および理論計算の貢献について、詳細な見解を提供するものである。
また、GQDのサイズ、形状、酸化度などの因子が細胞毒性に及ぼす影響についても徹底的に説明する予定です。(他のグラフェン系材料の生体安全性についてもレビューが公開されている）。このレビューの構成は以下の通りである。
セクション 2 では、GQD の細胞毒性に関する in vitro および in vivo の実験結果を要約している。第 3 節では、GQD と DNA、タンパク質、脂質膜など様々な生体分子とのシミュレーション結果 をまとめる。第4節では、実験と理論計算の交錯、およびGQDのバイオセーフティに関する将来と展望を議論する（図.1）。
図. 1 GQD による細胞毒性発現機構の模式図
2. GQDの毒性に関する実験結果
ナノ材料は、細胞内に侵入し、細胞分裂、増殖、アポトーシスなどに影響を及ぼすことがある。
Klopfer らは、5 nm 以下の GQD が大腸菌および枯草菌の細胞内に直接侵入し、毒性を発揮することを見出した38 。Chong らは、GO の細胞毒性が純粋なグラフェンのそれよりも低いことを明らかにし39 、Liao の結果 と一致した40 。また、ヒト幹細胞におけるグラフェンの遺伝毒性は、グラフェン粒子のサイズに依存することも指摘している42。このことは、Rosの実験でも確認されており、小さなサイズのGQDは良好な生体適合性を示し、in vitroモデルにおいて限外ろ過バリアを通過する能力を示した43。さらに、GOシートの酸化範囲や表面化学が異なるため、GOはある実験で低い細胞毒性を示す一方で、他の実験で高い細胞毒性を示している44,45。共焦点レーザー走査顕微鏡画像（図 2B）に示すように、また MTT アッセイ結果と一致するように、高濃度（200 μg ml-1）の GO および rGO と共にインキュベートした細胞は、鮮やかな赤色蛍光を示し、重度の細胞死が誘導されたことを示した；GOは、rGO よりも細胞死を引き起こすようであった。これとは対照的に、GQD、アミノ化GQD（GQD-NH2）、カルボキシルGQD（GQD-COOH）、および酸化グラフェン量子ドット（GOQD）で処理した細胞は依然として高い細胞生存率を示していた。
また、GQD-COOH は、ナノ薬物送達システムの in vivo 実験において低い全身毒性を示した46。Wang の実験から、GQD、ニトロドープ GQD（GQD-N）、葉酸修飾 GQD（GQD-FA）は、in vitro および in vivo テストにより安全であることも確認された47。GQD，GQD-NH2，GQD-COOHおよびGOQDの異なる濃度で処理しても，細胞死には有意差は認められなかった。また，GQD，GQD-NH2，GQD-COOHおよびGOQDは，薬剤キャリアとしてバイオメディカルアプリケーションに安全に使用できることが確認された49-52．
図2 GQD-NH2、GQD-COOH、GOQDを添加した腫瘍細胞の相対的な生存率
図. 2 GQDとインキュベートした腫瘍細胞の相対生存率。(A) 様々な濃度のGQDsと6, 12, 24, 48, 72時間インキュベートしたHL-7702細胞 (B) GQDs (200 μg ml-1) と24時間処理したHL-7702細胞の蛍光画像。挿入図：白点線四角内の領域の高倍率画像。文献から許可を得て転載。48, Copyright© 2018, Oxford University Press.
いくつかの実験では、GQDとタンパク質の相互作用が示された。Dengらは、窒素ドープグラフェン量子ドット（N-GQDs）が、ゼブラフィッシュの抗酸化酵素活性の選択的阻害を介して、酸化還元感受性システムを擾乱することを発見した53。しかし、Jiangらは、表面増強赤外線吸収分光法を用いてN-GQDsの毒性がGOよりはるかに低いことを発見した。彼らは、GO の吸着は脂質二重層を抽出することで膜の完全性を破壊し、N-GQD は赤血球の膜を乱すだけであることを発見した54 。この実験から、GQD はその超小型サイズと高い酸素含有量により、in vitro および in vivo において非常に低い細胞毒性を示すことが示された55。Wangらは、生体バリアを通過するGQDの透過性と輸送メカニズムがGQDサイズに依存することを見出した56。Kimらは、GQDがα-シヌクレインの線維化を阻害し、その分解を誘発することを指摘した57。これは、Yangの研究結果で確認された58。膜やタンパク質以外にも、GQDはDNA分子に対して高い親和性を示し、実験ではDNA分子に一定レベルの毒性を示した59,60。さらに、細胞の生存率は有意な減少を示さないが、大きなサイズのGQD（50 nm）で処理すると、miR-21, miR-29a, Bax, Bcl2, PTEN遺伝子の発現レベルが大きく影響を受ける23。 Yuの実験では、OH-GQD、rGQD、NH2-GQDはゼブラフィッシュでグローバルなDNA高メチル化をもたらし、GQDの表面化学基がDNAメチル化の調節に重要だった61。
3. 計算科学的研究
GQD と脂質二重層、タンパク質、DNA 分子などの生体分子との相互作用に関する計算機研究が広く行 われている。
Liらは、粗視化MD（CG-MD）を用いて、鋭いグラフェンの角が二重層に対してほぼ直交する配向が、侵入開始前から相互作用自由エネルギーを最小化し、熱力学的に好ましい配置であることを見いだした。また、GQDの閉じた角度を膜に入れると、原始的なGQDが自発的に脂質膜に入り込むことも見いだされた。さらに、GQDと膜の間の自由エネルギー障壁を調べるために、全原子分子動力学（AA-MD）シミュレーションが用いられた。図3Bに見られるように、膜を通過する閉じた角のGQDのエネルギー障壁は、その平均力のポテンシャル（PMF）計算に基づいて約5 kBTであった。このように、膜を通過する際のエネルギー障壁は、ポテンシャル平均力（PMF）の計算から、約5 kBTであることがわかった。さらに研究を進めると、GQDの膜透過の自由エネルギー障壁は、hHとhT（図3Cに示すように、脂質単層中のヘッドおよびテール基の厚さ）、γHとγT（溶媒中のGQDの濃度に対するGQDの一側面と脂質のヘッドおよびテール基間の相互作用エネルギー密度）の4変数に依存していることが明らかにされた。このエネルギーは、以下の式で予測することができる。
E = 2(1 - γH/γT)hH2 × γH × tan α (1)where 2α is an internal angle of GQDs.ここで、2αはGQDsの内角である。このモデルから予測されるように、hが0からhHの範囲にあるとき、エネルギーはhの増加とともに増加する。また、hがhH + 2hTより大きい場合、エネルギーはhの増加とともに減少する。このモデルは、シミュレーションで得られたデータとよく一致する。これは、GQDが鋭い角によって膜に挿入され、膜の構造を乱す可能性があることを示している62。
図. 3 脂質二重層を横切る GQD のコーナーピアスに関する全原子分子動力学シミュレー ション。(A) コーナーピアスが自発的に進行することを直接示すシミュレーション。(B) GQD-二重層の相互作用エネルギーの侵入距離の関数。コーナーピアスに約5 kBTのエネルギー障壁が存在することがわかる。相互作用エネルギーの平均値は11回の独立したシミュレーションから得られたものであり、エラーバーはSDを示す。貫通距離が長い場合の相互作用エネルギーの比較的大きな揺らぎは、主に、二重層膜に対するGQDのランダムな並進および回転運動と、GQDに隣接する個々の脂質のランダムな配座変化に起因するものである。(C)コーナーピアスの解析モデル。参考文献62から許可を得て再掲載。62, Copyright (2013) National Academy of Sciences.
Dallavalleらは、CG-MDシミュレーションから、小さなGQD（<5.2 nm）が膜に自発的に入り込むことも見いだした。大きなGQD（11.2 nm以上）は主に二重層の上部に平らに置かれ、そこで膜に大混乱を引き起こし、リン脂質がひっくり返ったパッチを作った63。図4からわかるように、GQDが膜に刺さったときのリン脂質頭部のz配位は、GQDが膜に吸着しているときよりも秩序化していることがわかる。表1に示すように、5.2 nmのGQDが膜に刺さったときの秩序変数は0.77であり、5.2 nmのGQDが膜に吸着したときは0.03に過ぎない。この秩序変数の大きなギャップは、脂質膜に吸着したGQDが膜を大きく乱すことを示した。また、膜のオーダーパラメーターは、GQDのサイズが大きくなるにつれて減少することがわかった。0.9 nmのGQDが膜を貫通したときのパラメータは0.72であり、11.2 nmのGQDでは0.1まで減少した。このように、大きなGQDはより多くの局所的なアンチアライメントを引き起こすことがわかった（Sはアンチアライメントに対して負であった）。このことは、膜に付着したGQDは、膜を貫通したGQDよりも、はるかに膜を破壊することができることを示している。膜の上部に付着した疎水性GQDは、GQDを疎水性テールおよび転覆したシートの直下の層の親水性リン脂質と相互作用させることができた。したがって、この反アラインメントは、シートを膜に付着させるための疎水性-疎水性相互作用と真に関連していた。重要なことは、転覆したリン脂質が細胞の機能を損ない、膜タンパク質の機能を破壊することができたということである。このことは、付着したGQDの細胞毒性活性、いわゆるマスキング効果を実験的に説明するこができるかもしれない64-67。
図4 GQDと膜との相互作用の様子を、(a)膜を貫通する様子、(b)膜に吸着する様子、の2つの視点から描いたものである。z軸のカラーコードは、リン脂質の頭の位置に対応している。グラフェン薄片は局所的に膜構造に影響を与える。空いているスペースは尾部によって占有される。リン脂質はz軸の平均位置に対してずれている。水分子は示していない。参考文献の許可を得て転載（翻案）。63. Copyright (2015) American Chemical Society.
表1 GQDが膜を貫通したり膜に付着したりすることで生じるグローバルな秩序とローカルな（ディス）秩序
表数値は元記事参照
GQD7, GQD19, GQD61 など異なるサイズの GQD の PMF を計算することで，GQD の脂質膜透過メカニズムがさらに解釈された。図5からわかるように、GQDの自由エネルギーは、水相から脂質膜に移動するにつれて減少した。このことは，GQD が脂質膜に好んで入り込むことを示している。GQD7，GQD19およびGQD61の水相におけるGQDの自由エネルギーと膜におけるGQDの自由エネルギーの差は，-56.3 kJ mol-1, -55.2 kJ mol-1 および -56.1 kJ mol-1であった。z方向の自由エネルギーが最も低くなる位置は，GQD7とGQD19で-1.10 nmと0.98 nmであった。しかし、GQD61では、z方向の自由エネルギーが最も低い位置は1.75 nmに増加した。これは，GQD19からGQD61へとGQDサイズが大きくなるにつれて，z方向の自由エネルギーが最も低くなる位置が脂質膜の中央から遠ざかることを示唆している。自由エネルギー障壁は，GQD19からGQD61へのGQDサイズの増加に伴い，35.1 kJ mol-1から96.2 kJ mol-1へと増加した。脂質膜を通過するGQDの自由エネルギー障壁は，GQDサイズが大きくなるにつれてはるかに高くなった。比較的小さなGQD（GQD7とGQD19）は膜を突き抜けることができ、大きなGQDはその上に安定に吸着することができた。
図. 5 POPC膜を通過する異なるサイズのGQDの平均力のポテンシャル（PMF）。(a) GQD7; (b) GQD19; (c) GQD61。緑の破線はPOPC膜の両端の位置を示している。参考文献の許可を得て転載（翻案）。68. Copyright (2016) American Chemical Society.
貫通モデルと吸着モデルに加えて、Tuらはさらに、大きなGQDが抽出プロセスによって脂質二重層を破壊することを明らかにした69。図6に見られるように、GQDが細胞外膜と内膜に自発的に侵入する過程で、三つの区別できるモードが観察された。まず、スイングモード。これは、GQDが不偏的な配向スイングを起こし、拘束された原子の周りを行ったり来たりする初期段階のモードである。この過程は短時間であった。第二に、挿入モードである。このモードでは、GQDと脂質膜の間の強いファンデルワールス力（vdW）により、GQDが膜に挿入される。3番目のモード（抽出モード）では、GQDが細胞膜表面のリン脂質分子を抽出し始め、細胞膜構造を破壊した。このことは、GQDは物理的な切断によって細胞膜に挿入されるだけでなく、疎水性相互作用によって膜表面の脂質分子を破壊的に抽出することができることを示している。GQDはバクテリアの細胞膜上のリン脂質分子と強く相互作用できるため、多数のリン脂質分子が膜から離脱し、グラフェン表面に吸着するのである。
図6 細胞内へのGQDの挿入：（a）外膜と（b）内膜。参考文献から許可を得て転載。69, Copyright© 2013, Springer Nature.
GQDサイズの効果に加えて、GQDの濃度が膜に与える影響も調べた。図 7a に見られるように、最初の 10 ns の間に、複数の小さな GQD が水溶液中でクラスターに凝集した後、脂質膜に転 移することが確認された。これは、フラーレンの POPC 膜への透過と同様である34,70 。その後、Fig.7b に示すように、凝集体は 20 ns で POPC 膜に透過した。Fig. 7c では、ほとんどの GQD はまだ 1 つの大きなクラスターに凝集していた。しかし、10ナノ秒での凝集体とは対照的に、110ナノ秒では凝集体中のほとんどのGQDはPOPC脂質と平行になる傾向がある。GQD7の凝集体は解離し、POPC膜の両側でエネルギーが最小となる位置まで分散する傾向がある。疎水性のGQDは膜中のPOPC脂質のテールに吸着する傾向があり、GQD7はPOPC分子の主鎖と平行になる傾向があることがわかった。シミュレーションの結果，GQD7は凝集体として膜に浸透する傾向があるが，浸透後は膜中で分散することがわかった。このことは，高濃度のGQD7が膜に突き刺さる過程では膜の破壊（孔の形成）が起こるが，透過後は起こらないことを意味していると思われる。また，小さなGQDは低濃度では細胞毒性を示さないが，高濃度では高い細胞毒性を示す理由もこれであると考えられる。
図 7 シミュレーション中のGQD7-H3の凝集構造と分布： (a) 10 ns, (b) 20 ns, (c) 60 ns, (d) 110 ns, (e) 150 ns, (f) 200 ns. GQDは黄色のvdWモデルで、POPC膜は線モデルで、膜中のP原子は青色のvdWモデルで表現されている。わかりやすくするために、水分子は示していない。文献から許可を得て転載（翻案）。68. Copyright (2016) American Chemical Society.
さらに、シミュレーションは、分子動力学シミュレーションと統計的アプローチを組み合わせて、脂質膜におけるナノ粒子の平均侵入時間を予測するのに役立ちます71。理論モデルの結果から、研究者は、GQD分子のサイズと形状の違いが転位時間に大きく影響することを発見し、このデータは実験によって確認された。Yangらは、全原子分子動力学シミュレーション（AAMD）により、GQDの膜透過のダイナミクスがGQD上の電荷によって調節されることを見出した72。粗視化MD（CGMD）を用いて、図8に見られるように、GQDは膜とサンドイッチ構造で組み込まれることができた73図8aはGQDと脂質を含むミセルが融合する様子を示したものである。ミセルがゆっくりと上部の脂質層と合体するにつれて、一部の脂質は付着したミセルの下方に捕捉されるようになった（Fig.） t = 120 nsで、二重層の下部に首のような突起が形成された（図8c）。これによって、図8dに示すように、t = 360 nsにGQDの膜への融合が始まった。このプロセスは、t = 516 nsにGQDが二層膜の中央に安定化するまで続いた（Fig. 8f）。この結果は、ブラウンダイナミクスシミュレーションと実験の両方によって確認された74。
図 8 リン脂質膜内へのGQDの自己挿入。GQDミセルが膜と合体して単分子膜を放出し、膜内に侵入していく様子を示している。スナップショットは、ta-f = 2.9, 52.4, 120.0, 299.2, 356.4, 516.4 nsで撮影されている。参考文献の許可を得て転載（翻案）。73. Copyright (2010) American Chemical Society.
ヒトのプロテオームには、100万種類以上のタンパク質が存在すると言われている。物質と生体分子（DNAやタンパク質など）の相互作用は、生体機能を阻害し、細胞毒性につながる可能性がある75。
グラフェンは、ポリペプチド、タンパク質断片、タンパク質の構造を壊すことができる76,77。明らかに、GQDもタンパク質やその他の生体高分子と相互作用できることが分かっている。Fangらは、実験とMDシミュレーションの両方によって、GQDとユビキチンタンパク質の相互作用のメカニズムを明らかにした78。
我々の研究グループ79は、AAMDを用いて、タンパク質ビリン頭頂部（HP35）の構造に対するGQDサイズの影響を明らかにした。GQDのサイズが大きくなると、より多くのタンパク質残基がGQDに吸着できるようになり、GQDに対するタンパク質の吸着容量が増加することがわかった。一方、タンパク質の二次構造へのダメージは、GQDのサイズとともに上昇することがわかった。さらに、離散的MDから、H-結合と疎水性相互作用80を通じて、タンパク質の異常発現を制御するGQDの驚くべき能力が明らかにされた。
図9b-eは、sim-1と定義された軌道から、GQDがタンパク質間相互作用に挿入される過程を示したものである。最初は二量体の界面に平行に近かったGQDは、2 ns後に回転して1つの単量体に接触した（図9b）。グラフェン表面は疎水性であるため、通常、表面に疎水性残基をもつタンパク質分子はGQDに吸着することができる。30 nsから40 nsにかけて、タンパク質モノマーはバレル軸の周りを回転し始めた。これは、GQDと二量体界面の非極性残基との間に優先的に疎水的な相互作用が働くためである。この後、GQDは二量体に完全に挿入され、二量体は分離された。他のシミュレーションでも、この挿入過程が代表的であることが確認された。また、ペプチドとGQDの強い相互作用により、GQDによるペプチドの浸透・抽出によってアミロイド線維を破壊することができた82,83。脂質膜やタンパク質に加えて、DNA分子との相互作用もGQD毒性評価には欠かせないトピックである。GQDの酸化が進むにつれて、DNAとGQDの相互作用は減少する。わかりやすくするために、GQDと生体分子とのシミュレーションを表2にまとめた。
図9（a）グラフェンシート挿入時のダイマーの時間依存的な接触面積。（b）-（i）グラフェンシートのダイマーへの挿入過程のスナップショット。参考文献81から許可を得て転載（脚色）。81. Copyright (2015) American Chemical Society.
表 2 GQD と生体分子とのシミュレーション
表は元記事参照
4. 実験とシミュレーションのクロスポイント
これまで、GQD と脂質、タンパク質、DNA 分子を含む生体分子との相互作用について、実験と理論 の一致を議論してきた。
脂質膜に対するGQDのサイズの影響については、脂質二重層については、シミュレーションと実験の結果がよく対応している。小さなGQDは膜を貫通することしかできず、シミュレーションでは、その貫通過程の原子的な詳細も明らかになった。大きなGQDは、シミュレーションと実験の両方で、脂質二重層に大混乱を起こすことが確認された。シミュレーションでは、GQDによる膜からの脂質の抽出過程を観察することができた。
GQDの濃度に関して、GQDの毒性は濃度とともに増加する。GQDの濃度が高くなると、GQDはより大きなクラスターに凝集し、脂質膜に孔を形成することができる。しかし、膜を通過する際の時間スケールは、GQDの大きさに応じて指数関数的に増加する。しかし、計算機資源の制約から、AA-MDやCG-MDを用いた大型粒状体の膜透過機構の解明には至っていない。しかし、DPDのような簡略化されたモデルであれば、大きなGQDの移動機構を記述することができる。
GQDとタンパク質およびDNA分子との相互作用については、実験およびシミュレーションの両方において、GQDと生体分子との間に強い吸着が観察された。GQDとタンパク質の強い疎水性相互作用により、タンパク質はGQDに強く吸着することができ、GQD上のタンパク質のコンフォメーションは大きく変化する。特に、GQDはタンパク質の内部に入り込み、タンパク質間相互作用を阻害することがある。また、GQD と DNA 分子の間には強い π-π 相互作用があるため、GQD は DNA 分子の構造も変化させることができる。
5. 交点のまとめと展望
まとめると、このレビューの目的は、GQDの細胞毒性に関する実験に関連するコンピュータシミュレーションと計算モデルからの結果をまとめることであった。
シミュレーションと実験では、脂質と機能化GQDの相互作用も評価した。しかし、これら2つのアプローチから得られた結果を直接比較することはできない。
第一の理由は、シミュレーションと比較して、実験では機能化されたGQDが相対的に多様であることである。また、実験におけるGQDのスケールは、シミュレーションのそれよりも大きかった。このため、単純化した官能基を用いたシミュレーションを行うことで、特定の官能基がGQDの移動に及ぼす影響について明らかにすることができる。
バイオ医薬への応用の可能性を高めるために、表面修飾や機能化は、その特性を改善するための重要な方法である。
しかし、GQDの表面修飾は多様で複雑であるため、GQDの毒性や機能に対する表面修飾の効果について、実験および理論シミュレーションの両面から系統的に評価することはまだできていない。
特に、高分子修飾GQDのバイオセーフティ効果に関するシミュレーションは、依然として興味深く、挑戦的な課題である。
したがって、第一の課題は、機能性GQDと脂質、タンパク質、DNA分子などの生体分子との相互作用を、シミュレーションと実験に基づいてさらに解明することである。
また、研究プロセス自体にもいくつかの課題が残されている。ひとつは、理論研究と実験との間のスケールギャップである。ほとんどの理論シミュレーションでは、GQDのサイズは10 nm以下であり、より大きなGQD（10-100 nm）を用いた実験との比較を可能にするために、シミュレーションで検討する必要がある。
もう一つの課題は時間スケールである。実験におけるGQDの細胞毒性の時間スケールは数時間、あるいは数日、数年単位であるが、シミュレーションではnsあるいはμs単位であり、比較にならないほど微小な時間スケールである。このミスマッチを解消するために、加速MDシミュレーションのさらなる開発を推奨する。最後に、MDシミュレーションで一般的に使用されている力場は、十分な精度を持っていません。このレビューで引用したほとんどのシミュレーションでは、生体分子のポテンシャルエネルギーを記述するためにAMBERおよびCHARMM力場が使用されています。この2つの力場の性能は生体分子を記述するのに優れていると考えられているが、GQDの細胞毒性をより包括的に理解するためには、より正確な力場を開発する必要があると考える。理想的には、生体分子と無機物質との相互作用を正確に記述し、分極効果を考慮した力場が必要である。
近年、私たちのグループは、この分野に残された未解決の問題に答え、GQD細胞毒性研究の将来を展望することを試みている。
ナノテクノロジーと理論モデリングの進歩により、将来的には GQD や他のナノ材料に基づくナノスケールの生体安全性評価 が開発される可能性があると予想される。ここにまとめた研究は、この差し迫った目標に向けた第一歩である。
利益相反について
本論文は、以下のような利益相反がないことを宣言する。
謝 辞
本研究は、中国国家自然科学基金（助成番号21978060、51702073、21674032、11904300）および浙江省重点研究開発計画（番号2020C01008）の財政的支援を受けたものである。また、本研究は、杭州ディアンジ大学スタートアップ資金（No.KYS195618111）、杭州師範大学科学研究重点育成プロジェクト（2018PYXML006）、杭州市ハイレベル帰国華僑イノベーションプロジェクトによる支援を受けている。
参考文献
1. M. O. Valappil , V. K. Pillai and S. Alwarappan , Spotlighting graphene quantum dots and beyond: Synthesis, Properties and Sensing applications, Appl.Mater. Today, 2017, 9 , 350 -371 CrossRef .
2. H. Sun , L. Wu , W. Wei and X. Qu , Recent advances in graphene quantum dots for sensing, Mater. Today, 2013, 16 , 433 -442 CrossRef CAS .
3. P. Das , S. Ganguly , S. Banerjee and N. C. Das , Graphene based emergent nanolights: a short review on the synthesis, properties and application, Res. Chem. Intermed., 2019, 45 , 3823 -3853 CrossRef CAS .
4. Y. R. Kumar , K. Deshmukh , K. Sadasivuni and S. K. K. Pasha , Graphene quantum dot based materials for sensing, bio-imaging and energy storage applications: a review, RSC Adv., 2020, 10 , 23861 -23898 RSC.
5. G. S. Kumar , R. Roy , D. Sen , U. K. Ghorai , R. Thapa , N. Mazumder , S. Saha and K. Chattopadhyay , Amino-functionalized graphene quantum dots: origin of tunable heterogeneous photoluminescence, Nanoscale, 2014, 6 , 3384 -3391 RSC.
6. K. A. Ritter and J. W. Lyding , The influence of edge structure on the electronic properties of graphene quantum dots and nanoribbons, Nat. Mater., 2009, 8 , 235 -242 CrossRef CAS .
7. J. M. Yoo , J. H. Kang and B. H. Hong , Graphene-based nanomaterials for versatile imaging studies, Chem. Soc. Rev., 2015, 44 , 4835 -4852 RSC .
8. M. Mehrzad-Samarin , F. Faridbod , A. S. Dezfuli and M. R. Ganjali , A novel metronidazole fluorescent nanosensor based on graphene quantum dots embedded silica molecularly imprinted polymer, Biosens. Bioelectron., 2017, 92 , 618 -623 CrossRef CAS .
9. H. Zhao , R. Ding , X. Zhao , Y. Li , L. Qu , H. Pei , L. Yildirimer , Z. Wu and W. Zhang , Graphene-based nanomaterials for drug and/or gene delivery, bioimaging, and tissue engineering, Drug Discovery Today, 2017, 22 , 1302 -1317 CrossRef CAS.
10. X. Li , M. Rui , J. Song , Z. Shen and H. Zeng , Carbon and graphene quantum dots for optoelectronic and energy devices: a review, Adv. Funct. Mater., 2015, 25 , 4929 -4947 CrossRef CAS .
11. Q. Chen , Y. Hu , C. Hu , H. Cheng , Z. Zhang , H. Shao and L. Qu , Graphene quantum dots-three-dimensional graphene composites for high-performance supercapacitors, Phys. Chem. Chem. Phys., 2014, 16 , 19307 -19313 RSC .
12. J. Feng , H. Dong , L. Yu and L. Dong , The optical and electronic properties of graphene quantum dots with oxygen-containing groups: a density functional theory study, J. Mater. Chem. C, 2017, 5 , 5984 -5993 RSC .
13. K. Ghanbari , M. Roushani and A. Azadbakht , Ultra-sensitive aptasensor based on a GQD nanocomposite for detection of hepatitis C virus core antigen, Anal. Biochem., 2017, 534 , 64 -69 CrossRef CAS .
14. N. Chauhan , T. Maekawa and D. N. S. Kumar , Graphene based biosensors-accelerating medical diagnostics to new-dimensions, J. Mater. Res., 2017, 32 , 2860 -2882 CrossRef CAS .
15. D. Iannazzo , A. Pistone , M. Salamò , S. Galvagno , R. Romeo , S. V. Giofré , C. Branca , G. Visalli and A. Di Pietro , Graphene quantum dots for cancer targeted drug delivery, Int. J. Pharm., 2017, 518 , 185 -192 CrossRef CAS .
16. X. Wang , X. Sun , J. Lao , H. He , T. Cheng , M. Wang , S. Wang and F. Huang , Multifunctional graphene quantum dots for simultaneous targeted cellular imaging and drug delivery, Colloids Surf., B, 2014, 122 , 638 -644 CrossRef CAS.
17. X. Tan , Y. Li , X. Li , S. Zhou , L. Fan and S. Yang , Electrochemical synthesis of small-sized red fluorescent graphene quantum dots as a bioimaging platform, Chem. Commun., 2015, 51 , 2544 -2546 RSC .
18. W.-S. クオ , C.-Y. Chang , K.-S. Huang , J.-C. Liu , Y.-T. Shao , C.-H. Yang and P.-C. Wu , Amino-Functionalized Nitrogen-Doped Graphene-Quantum-Dot-Based Nanomaterials with Nitrogen and Amino-Functionalized Group Content Dependence for Highly Efficient Two-Photon Bioimaging, Int. J. Mol. Sci., 2020, 21 , 2939 CrossRef CAS .
19. H. Zheng , R. Ma , M. Gao , X. Tian , Y.-Q. Li , L. Zeng and R. Li , Antibacterial applications of graphene oxides: structure-activity relationships, molecular initiating events and biosafety, Sci. Bull., 2018, 63 , 133 -142 CrossRef CAS .
20. M. Chu Toxicity of Graphene Quantum Dots, World Scientific Encyclopedia of Nanomedicine and Bioengineering Ii, the: バイオインプラント、再生医療、ナノ癌診断と光線療法（3巻セット） , 2017, vol.9, Search PubMed .
21. Z. G. Wang , Z. Rong , D. Jiang , E. S. Jing , X. U. Qian , S. I. Jing , Y. P. Chen , Z. Xin , G. A. N. Lu and J. Z. Li , Toxicity of graphene quantum dots in zebrafish embryo, Biomed. Environ. Sci., 2015, 28 , 341 —351 Search PubMed .
22.. D. Zhang , Z. Zhang , Y. Wu , K. Fu , Y. Chen , W. Li and M. Chu , Systematic evaluation of graphene quantum dot toxicity to male mouse sexual behaviors, reproductive and offspring health, Biomaterials, 2019, 194 , 215 —232 CrossRef CAS .
23. M. S. Hashemi , S. Gharbi , S. Jafarinejad-Farsangi , Z. Ansari-Asl and A. S. Dezfuli , Secondary toxic effect of graphene oxide and graphene quantum dots alters the expression of miR-21 and miR-29a in human cell lines, Toxicol. in Vitro, 2020, 65 , 104796 CrossRef CAS .
24. S. Fasbender , L. Zimmermann , R.-P. Cadeddu , M. Luysberg , B. Moll , C. Janiak , T. Heinzel and R. Haas , the Low toxicity of Graphene Quantum Dots is Reflected by Marginal Gene expression changes of primary Human Hematopoietic Stem cells, Sci. Rep., 2019, 9 , 1 —13 CrossRef CAS .
25. C. Zhu , Z. Chen , S. Gao , B. L. Goh , I. B. Samsudin , K. W. Lwe , Y. Wu , C. Wu and X. Su , Recent advances in non-toxic quantum dots and their biomedical applications, Prog. Nat. Sci.: Mater. Int., 2019, 29 , 628 —640 CrossRef CAS .
26. K. Murugan , D. Nataraj , A. Jaganathan , D. Dinesh , S. Jayashanthini , C. M. Samidoss , M. Paulpandi , C. Panneerselvam , J. Subramaniam and M. Nicoletti , Nanofabrication of graphene quantum dots with high toxicity against malaria mosquitoes, Plasmodium falciparum and MCF-7 cancer cells: impact on predation of non-target tadpoles, odonate nymphs and mosquito fishes, J. Cluster Sci., 2017, 28 , 393 —411 CrossRef CAS .
27. C. Ge , J. Du , L. Zhao , L. Wang , Y. Liu , D. Li , Y. Yang , R. Zhou , Y. Zhao and Z. Chai , Binding of blood proteins to carbon nanotubes reduces cytotoxicity, Proc. Natl. Acad. Sci., 2011, 108 , 16968 —16973 CrossRef CAS .
28. C. A. Jimenez-Cruz , S. g. Kang and R. Zhou , Large scale molecular simulations of nanotoxicity, Wiley Interdiscip. Rev. Syst. Biol. Med., 2014, 6 , 329 —343 CrossRef CAS .
29. J. Chen , G. Zhou , L. Chen , Y. Wang , X. Wang and S. Zeng , Interaction of graphene and its oxide with lipid membrane: a molecular dynamics simulation study, J. Phys. Chem. C, 2016, 120 , 6225 —6231 CrossRef CAS .
30. E. Duverger , F. Picaud , L. Stauffer and P. Sonnet , Simulations of a graphene nanoflake as a nanovector to improve ZnPc phototherapy toxicity: from vacuum to cell membrane, ACS Appl. Mater. Interfaces, 2017, 9 , 37554 —37562 CrossRef CAS .
31. R. Guo , J. Mao and L.-T. Yan , Computer simulation of cell entry of graphene nanosheet, Biomaterials, 2013, 34 , 4296 —4301 CrossRef CAS .
32. L. Zhang , B. Xu and X. Wang , Cholesterol extraction from cell membrane by graphene nanosheets: a computational study, J. Phys. Chem. B, 2016, 120 , 957 —964 CrossRef CAS .
33. J. Mao , R. Guo and L.-T. Yan , Simulation and analysis of cellular internalization pathways and membrane perturbation for graphene nanosheets, Biomaterials, 2014, 35 , 6069 —6077 CrossRef CAS .
34. J. Wong-Ekkabut , S. Baoukina , W. Triampo , I. M. Tang , D. P. Tieleman and L. Monticelli , Computer simulation study of fullerene translocation through lipid membranes, Nat. Nanotechnol., 2008, 3 , 363 CrossRef CAS .
35. R. Gupta and B. Rai , Molecular dynamics simulation study of translocation of fullerene C 60 through skin bilayer: effect of concentration on barrier properties, Nanoscale, 2017, 9 , 4114 —4127 RSC .
36. S. Wang , I. S. Cole and Q. Li , The toxicity of graphene quantum dots, RSC Adv., 2016, 6 , 89867 —89878 RSC .
37. X. Zhao , W. Gao , H. Zhang , X. Qiu and Y. Luo , Graphene quantum dots in biomedical applications: recent advances and future challenges, Handbook of Nanomaterials in Analytical Chemistry , Elsevier, 2020, pp 493–505 Search PubMed .
38. J. A. Kloepfer , R. E. Mielke and J. L. Nadeau , Uptake of CdSe and CdSe/ZnS quantum dots into bacteria via purine-dependent mechanisms, Appl. Environ. Microbiol., 2005, 71 , 2548 —2557 CrossRef CAS .
39. Y. Chong , C. Ge , Z. Yang , J. A. Garate , Z. Gu , J. K. Weber , J. Liu and R. Zhou , Reduced cytotoxicity of graphene nanosheets mediated by blood-protein coating, ACS Nano, 2015, 9 , 5713 —5724 CrossRef CAS .
40. K.-H. Liao , Y.-S. Lin , C. W. Macosko and C. L. Haynes , Cytotoxicity of graphene oxide and graphene in human erythrocytes and skin fibroblasts, ACS Appl. Mater. Interfaces, 2011, 3 , 2607 —2615 CrossRef CAS .
41. O. Akhavan , E. Ghaderi , H. Emamy and F. Akhavan , Genotoxicity of graphene nanoribbons in human mesenchymal stem cells, Carbon, 2013, 54 , 419 —431 CrossRef CAS .
42. O. Akhavan , E. Ghaderi and A. Akhavan , Size-dependent genotoxicity of graphene nanoplatelets in human stem cells, Biomaterials, 2012, 33 , 8017 —8025 CrossRef CAS .
43. C. Hadad , J. M. González-Domínguez , S. Armelloni , D. Mattinzoli , M. Ikehata , A. Istif , A. Ostric , F. Cellesi , C. M. Alfieri and P. Messa , Graphene quantum dots: From efficient preparation to safe renal excretion, Nano Res., 2020, 1 —10 Search PubMed .
44. M. Lv , Y. Zhang , L. Liang , M. Wei , W. Hu , X. Li and Q. Huang , Effect of graphene oxide on undifferentiated and retinoic acid-differentiated SH-SY5Y cells line, Nanoscale, 2012, 4 , 3861 —3866 RSC .
45. X. Zhang , W. Hu , J. Li , L. Tao and Y. Wei , A comparative study of cellular uptake and cytotoxicity of multi-walled carbon nanotubes, graphene oxide, and nanodiamond, Toxicol. Res., 2012, 1 , 62 —68 CrossRef CAS .
46. Z. Li , J. Fan , C. Tong , H. Zhou , W. Wang , B. Li , B. Liu and W. Wang , A smart drug-delivery nanosystem based on carboxylated graphene quantum dots for tumor-targeted chemotherapy, Nanomedicine, 2019, 14 , 2011 —2025 CrossRef CAS .
47. S. Zhang , X. Pei , Y. Xue , J. Xiong and J. Wang , Bio-safety assessment of carbon quantum dots, N-doped and folic acid modified carbon quantum dots: A systemic comparison, Chin. Chem. Lett., 2020, 31 , 1654 —1659 CrossRef CAS .
48. J. Li , X. Zhang , J. Jiang , Y. Wang , H. Jiang , J. Zhang , X. Nie and B. Liu , Systematic assessment of the toxicity and potential mechanism of graphene derivatives in vitro and in vivo, Toxicol. Sci., 2019, 167 , 269 —281 CrossRef CAS .
49. C. Zhao , X. Song , Y. Liu , Y. Fu , L. Ye , N. Wang , F. Wang , L. Li , M. Mohammadniaei and M. Zhang , Synthesis of graphene quantum dots and their applications in drug delivery, J. Nanobiotechnol., 2020, 18 , 1 —32 CrossRef .
50. D. Iannazzo , A. Pistone , C. Celesti , C. Triolo , S. Patané , S. V. Giofré , R. Romeo , I. Ziccarelli , R. Mancuso and B. Gabriele , A Smart Nanovector for Cancer Targeted Drug Delivery Based on Graphene Quantum Dots, Nanomaterials, 2019, 9 , 282 CrossRef CAS .
51. M.-H. Chan , R.-S. Liu and M. Hsiao , Graphitic carbon nitride-based nanocomposites and their biological applications: a review, Nanoscale, 2019, 11 , 14993 —15003 RSC .
52. C. Cheng , S. Li , A. Thomas , N. A. Kotov and R. Haag , Functional graphene nanomaterials based architectures: biointeractions, fabrications, and emerging biological applications, Chem. Rev., 2017, 117 , 1826 —1914 CrossRef CAS .
53. S. Deng , A. Fu , M. Junaid , Y. Wang , Q. Yin , C. Fu , L. Liu , D.-S. Su , W.-P. Bian and D.-S. Pei , Nitrogen-doped graphene quantum dots (N-GQDs) perturb redox-sensitive system via the selective inhibition of antioxidant enzyme activities in zebrafish, Biomaterials, 2019, 206 , 61 —72 CrossRef CAS .
54. T. Wang , S. Zhu and X. Jiang , Toxicity mechanism of graphene oxide and nitrogen-doped graphene quantum dots in RBCs revealed by surface-enhanced infrared absorption spectroscopy, Toxicol. Res., 2015, 4 , 885 —894 CrossRef CAS .
55. Y. Chong , Y. Ma , H. Shen , X. Tu , X. Zhou , J. Xu , J. Dai , S. Fan and Z. Zhang , The in vitro and in vivo toxicity of graphene quantum dots, Biomaterials, 2014, 35 , 5041 —5048 CrossRef CAS .
56. X.-y. Wang , R. Lei , H.-d. Huang , N. Wang , L. Yuan , R.-y. Xiao , L.-d. Bai , X. Li and L.-m. Li , The permeability and transport mechanism of graphene quantum dots (GQDs) across the biological barrier, Nanoscale, 2015, 7 , 2034 —2041 RSC .
57. D. Kim , J. M. Yoo , H. Hwang , J. Lee , S. H. Lee , S. P. Yun , M. J. Park , M. Lee , S. Choi and S. H. Kwon , Graphene quantum dots prevent α-synucleinopathy in Parkinson's disease, Nat. Nanotechnol., 2018, 13 , 812 —818 CrossRef CAS .
58. M. Yousaf , H. Huang , P. Li , C. Wang and Y. Yang , Fluorine functionalized graphene quantum dots as inhibitor against hIAPP amyloid aggregation, ACS Chem. Neurosci., 2017, 8 , 1368 —1377 CrossRef CAS .
59. L. Xu , Y. Dai , Z. Wang , J. Zhao , F. Li , J. C. White and B. Xing , Graphene quantum dots in alveolar macrophage: uptake-exocytosis, accumulation in nuclei, nuclear responses and DNA cleavage, Part. Fibre Toxicol., 2018, 15 , 1 —17 CrossRef .
60. R. S. Li , B. Yuan , J. H. Liu , M. L. Liu , P. F. Gao , Y. F. Li , M. Li and C. Z. Huang , Boron and nitrogen co-doped single-layered graphene quantum dots: a high-affinity platform for visualizing the dynamic invasion of HIV DNA into living cells through fluorescence resonance energy transfer, J. Mater. Chem. B, 2017, 5 , 8719 —8724 RSC .
61. J. Hu , W. Lin , B. Lin , K. Wu , H. Fan and Y. Yu , Persistent DNA methylation changes in zebrafish following graphene quantum dots exposure in surface chemistry-dependent manner, Ecotoxicol. Environ. Saf., 2019, 169 , 370 —375 CrossRef CAS .
62. Y. Li , H. Yuan , A. Von Dem Bussche , M. Creighton , R. H. Hurt , A. B. Kane and H. Gao , Graphene microsheets enter cells through spontaneous membrane penetration at edge asperities and corner sites, Proc. Natl. Acad. Sci., 2013, 110 , 12295 —12300 CrossRef CAS .
63. M. Dallavalle , M. Calvaresi , A. Bottoni , M. Melle-Franco and F. Zerbetto , Graphene can wreak havoc with cell membranes, ACS Appl. Mater. Interfaces, 2015, 7 , 4406 —4414 CrossRef CAS .
64. Y. Chang , S.-T. Yang , J.-H. Liu , E. Dong , Y. Wang , A. Cao , Y. Liu and H. Wang , In vitro toxicity evaluation of graphene oxide on A549 cells, Toxicol. Lett., 2011, 200 , 201 —210 CrossRef CAS .
65.J. Russier , E. Treossi , A. Scarsi , F. Perrozzi , H. Dumortier , L. Ottaviano , M. Meneghetti , V. Palermo and A. Bianco , Evidencing the mask effect of graphene oxide: a comparative study on primary human and murine phagocytic cells, Nanoscale, 2013, 5 , 11234 —11247 RSC .
66. X. Cheng , Q. Wan and X. Pei , Graphene family materials in bone tissue regeneration: perspectives and challenges, Nanoscale Res. Lett., 2018, 13 , 289 CrossRef .
67. V. Palmieri , G. Perini , M. De Spirito and M. Papi , Graphene oxide touches blood: in vivo interactions of bio-coronated 2D materials, Nanoscale Horiz., 2019, 4 , 273 —290 RSC .
68. L. Liang , Z. Kong , Z. Kang , H. Wang , L. Zhang and J.-W. Shen , Theoretical evaluation on potential cytotoxicity of graphene quantum dots, ACS Biomater. Sci. Eng., 2016, 2 , 1983 —1991 CrossRef CAS .
69. Y. Tu , M. Lv , P. Xiu , T. Huynh , M. Zhang , M. Castelli , Z. Liu , Q. Huang , C. Fan and H. Fang , Destructive extraction of phospholipids from Escherichia coli membranes by graphene nanosheets, Nat. Nanotechnol., 2013, 8 , 594 CrossRef CAS .
70. G. Rossi , J. Barnoud and L. Monticelli , Partitioning and solubility of C60 fullerene in lipid membranes, Phys. Scr., 2013, 87 , 058503 CrossRef .
71. C. Liu , P. Elvati , S. Majumder , Y. Wang , A. P. Liu and A. Violi , Predicting the Time of Entry of Nanoparticles in Lipid Membranes, ACS Nano, 2019, 13 , 10221 —10232 CrossRef CAS .
72. X. Tang , S. Zhang , H. Zhou , B. Zhou , S. Liu and Z. Yang , The role of electrostatic potential polarization in the translocation of graphene quantum dots across membranes, Nanoscale, 2020, 12 , 2732 —2739 RSC .
73. A. V. Titov , P. Král and R. Pearson , Sandwiched graphene− membrane superstructures, ACS Nano, 2010, 4 , 229 —234 CrossRef CAS .
74. P. Chen , H. Yue , X. Zhai , Z. Huang , G.-H. Ma , W. Wei and L.-T. Yan , Transport of a graphene nanosheet sandwiched inside cell membranes, Sci. Adv., 2019, 5 , eaaw3192 CrossRef CAS .
75. Y. Zhang , S. F. Ali , E. Dervishi , Y. Xu , Z. Li , D. Casciano and A. S. Biris , Cytotoxicity effects of graphene and single-wall carbon nanotubes in neural phaeochromocytoma-derived PC12 cells, ACS Nano, 2010, 4 , 3181 —3186 CrossRef CAS .
76. X. Guo and N. Mei , Assessment of the toxic potential of graphene family nanomaterials, J. Food Drug Anal., 2014, 22 , 105 —115 CrossRef CAS .
77. A. Bianco Graphene: safe or toxic? The two faces of the medal, Angew. Chem., Int. Ed., 2013, 52 , 4986 —4997 CrossRef CAS .
78. G. Fang , B. Luan , C. Ge , Y. Chong , X. Dong , J. Guo , C. Tang and R. Zhou , Understanding the graphene quantum dots-ubiquitin interaction by identifying the interaction sites, Carbon, 2017, 121 , 285 —291 CrossRef CAS .
79. M. Zhou , Q. Shen , J.-W. Shen , L. Jin , L. Zhang , Q. Sun , Q. Hu and L. Liang , Understanding the size effect of graphene quantum dots on protein adsorption, Colloids Surf., B, 2019, 174 , 575 —581 CrossRef CAS .
80. A. Faridi , Y. Sun , M. Mortimer , R. R. Aranha , A. Nandakumar , Y. Li , I. Javed , A. Kakinen , Q. Fan and A. W. Purcell , Graphene quantum dots rescue protein dysregulation of pancreatic β-cells exposed to human islet amyloid polypeptide, Nano Res., 2019, 12 , 2827 —2834 CrossRef CAS .
81. B. Luan , T. Huynh , L. Zhao and R. Zhou , Potential toxicity of graphene to cell functions via disrupting protein–protein interactions, ACS Nano, 2015, 9 , 663 —669 CrossRef CAS .
82. Z. Yang , C. Ge , J. Liu , Y. Chong , Z. Gu , C. A. Jimenez-Cruz , Z. Chai and R. Zhou , Destruction of amyloid fibrils by graphene through penetration and extraction of peptides, Nanoscale, 2015, 7 , 18725 —18737 RSC .
83. C. Li , J. Adamcik and R. Mezzenga , Biodegradable nanocomposites of amyloid fibrils and graphene with shape-memory and enzyme-sensing properties, Nat. Nanotechnol., 2012, 7 , 421 —427 CrossRef CAS .
84. Z. Wang , H. Fang , S. Wang , F. Zhang and D. Wang , Simulating molecular interactions of carbon nanoparticles with a double-stranded DNA fragment, J. Chem., 2015, 2015 , 531610 Search PubMed .
85. M. Vatanparast and Z. Shariatinia , Revealing the role of different nitrogen functionalities in the drug delivery performance of graphene quantum dots: a combined density functional theory and molecular dynamics approach, J. Mater. Chem. B, 2019, 7 , 6156 —6171 RSC .
86. M. Wang , Y. Sun , X. Cao , G. Peng , I. Javed , A. Kakinen , T. P. Davis , S. Lin , J. Liu and F. Ding , Graphene quantum dots against human IAPP aggregation and toxicity in vivo, Nanoscale, 2018, 10 , 19995 —20006 RSC .
87. C. Martín , G. Jun , R. Schurhammer , G. Reina , P. Chen , A. Bianco and C. Ménard-Moyon , Enzymatic Degradation of Graphene Quantum Dots by Human Peroxidases, Small, 2019, 15 , 1905405 CrossRef .
88. Z. Xue , Q. Sun , L. Zhang , Z. Kang , L. Liang , Q. Wang and J.-W. Shen , Graphene quantum dot assisted translocation of drugs into a cell membrane, Nanoscale, 2019, 11 , 4503 —4514 RSC .
89. N. Suzuki , Y. Wang , P. Elvati , Z.-B. Qu , K. Kim , S. Jiang , E. Baumeister , J. Lee , B. Yeom and J. H. Bahng , Chiral graphene quantum dots, ACS Nano, 2016, 10 , 1744 —1755 CrossRef CAS .
90. Z. Kong , W. Hu , F. Jiao , P. Zhang , J.-W. Shen , B. Cui , H. Wang and L. Liang , Theoretical evaluation of graphene quantum dots on DNA genotoxicity: a combination of density functional theory and molecular dynamics simulation, J. Phys. Chem. B, 2020, 124 , 9335 —9342 CrossRef CAS
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