Adv Mat 封面: 华东理工大学NO纳米药物实现高效低毒癌症治疗

2018 年 6 月 25 日 知社学术圈

海归学者发起的公益学术平台

分享信息,整合资源

交流学术,偶尔风月

近年来,癌症已经成为危害人类健康和导致死亡的主要疾病之一。作为一种重要的癌症治疗手段,高浓度的化疗药物可以有效抑制肿瘤细胞的生长,但药物分子在体内的非特异性分布不仅限制了肿瘤区域药物剂量的提高,影响肿瘤的治疗效果,还会导致较大的毒副作用。因此,治疗效果不佳和临床安全性低是化疗药物在癌症治疗中面临的主要问题。具有肿瘤靶向和刺激响应能力的前体药物(或纳米药物)被认为有望解决这些问题。


前体药物是一种能够在特定环境下释放生物活性组分的药物,已被广泛应用于抗肿瘤药物的研究中。一氧化氮(NO)作为自然界中最小、最简单的生物活性分子之一,在高浓度时能够有效地抑制肿瘤细胞生长、引起细胞凋亡,从而表现出抗肿瘤活性,因此,能够在肿瘤组织中特异性释放NO的前体药物具有广阔的应用前景。但是,目前的NO前药仍然面临水溶性差、生理稳定性低、半衰期短以及毒副作用较大等问题,使得在肿瘤细胞中特异性释放NO实现癌症治疗依然面临着巨大的挑战。另一方面,随着纳米技术和生物材料的发展,纳米药物载体不仅可以提高药物的生物可利用率,还能够通过实体瘤的高通透性和滞留效应提高药物在肿瘤组织的积累量,从而达到提高治疗效率、降低毒副作用的目的。因此,基于肿瘤组织微环境与正常组织在pH、酶、氧化还原电势等方面的差异,如何创建具有刺激响应释放药物特性的智能纳米药物已成为目前的研究热点。


近日,华东理工大学李永生教授与中国药科大学黄张建教授紧密合作,以含有二硫键的有机-无机杂化纳米胶束PDHN为载体,通过负载具有酶响应的新型NO前药NPQ,制备了一种具有氧化还原/酶双重响应释放NO的纳米药物QM-NPQ@PDHN。该纳米药物可以有效防止NO提前释放,提高NO前药在血液循环中的生理稳定性;肿瘤细胞中过量表达的谷胱甘肽GSH和谷胱甘肽转移酶GSTπ激活NPQ释放NO,可实现对肿瘤细胞的特异性杀伤,从而实现高效、低毒的癌症治疗。


Fig 1. a) Schematic illustration for the fabrication of QM-NPQ@PDHNs. b) Illustration showing therapy mechanism of QM-NPQ@PDHNs in the HCC cells with overexpressed GSH and GSTπ. 


该纳米药物以两亲性嵌段共聚物聚苯乙烯-block-聚丙烯酸(PS-b-PAA)单球形胶束为载体,通过亲疏水作用将NO前药NPQ负载于胶束内核,借助溶胶凝胶法在胶束表面形成含有二硫键的有机硅壳层,并通过修饰聚乙二醇增强其胶体稳定性。透射电镜照片显示其具有均一的球形形貌,100 nm左右的大小能够赋予其较长的循环时间和较少的器官清除率。谷胱甘肽(GSH)是一种在肿瘤细胞中过量表达的具有巯基活性基团的三肽,它能够有效降解含有二硫键的有机硅杂化壳层,促进NPQ的氧化还原释放;谷胱甘肽转移酶GSTπ是一种肿瘤细胞中过量表达的生物活性酶,它能够催化GSH的巯基进攻NPQ而释放NO,达到高效的肿瘤抑制效果。Griess试剂法表明,该纳米药物能够在GSH和GSTπ同时存在的情况下被激活而释放NO。


Fig 2. a) TEM image of PDHNs. b) TEM images of PDHNs incubated in PBS containing 10 mM of GSH for 1 and 7 d, respectively. c) Nitrate/Nitrite measurement of NO released from QM-NPQ@PDHNs in vitro in response to different concentrations of GSTπ and GSH in PBS containing 5% of DMSO by Griess assays.


研究人员通过细胞实验证实了该纳米药物能够在肿瘤细胞内特异性释放NO,抑制肿瘤细胞增殖。流式细胞术结果表明,该纳米药物在肝癌细胞SMMC-7721和Bel-7402中能够有效释放NO;而在正常肝细胞LO2中,与能够释放NO的NPQ相比,纳米药物几乎没有释放NO,表现出较高的肿瘤细胞内特异性释放NO的能力。细胞活力实验表明,该纳米药物对肝癌细胞的半抑制浓度IC50值远低于对正常肝细胞的IC50值,表现出对肝癌细胞的特异性杀伤效果。


Fig 3. a) Flowcytometry analysis of NO in SMMC-7721, Bel-7402, and LO2 cells incubated with NPQ, NPQ@PDHNs and QM-NPQ@PDHNs. b)IC50 of NPQ, NPQ@PDHNs and QM-NPQ@PDHNs of different times towards SMMC-7721, Bel-7402, and LO2 cells.


在该纳米药物内通过共包覆一种具有聚集诱导发光(AIE)效应的新型荧光染料QM-2,实现了对该纳米药物体内分布的监控。荧光成像结果显示该纳米药物可以有效地富集在肿瘤组织,而在其他正常组织中保持较低的浓度。该纳米药物的杂化硅层在血液循环和正常组织中能够有效防止NPQ发生非酶催化分解释放NO,这不仅可以提高NO前药的有效利用率,还能避免NO在血液循环中释放造成的静脉舒张、血压降低等副作用。实验结果显示,静脉注射纳米药物后小鼠血压仅下降了6.61 mmHg,远低于NPQ药物造成的血压下降值(20.35 mmHg)。抑瘤结果表明,纳米药物在低剂量(5 mg/kg)注射时,抑瘤率达到45.5%,与注射剂量为20 mg/kg的纯NPQ药物的抑瘤效果(49.9%)相当;当纳米药物注射剂量提高到20 mg/kg时,抑瘤率高达84.4%,这在目前负载单一药物的被动靶向纳米药物中处于最佳水平。


Fig 4. a) The 3D fluorescence images of a tumor-bearing mouse after intravenous injection of QM-NPQ@PDHNs for 24 h. b) Changes of mean systolic blood pressure (ΔMSBP) after intravenously injection of NPQ and QM-NPQ@PDHNs. c) The tumor masses for animals after the treatment of NPQ and different doses of QM-NPQ@PDHNs for 21 d. 


肿瘤组织有着与正常组织性质不同的微环境,作者充分利用了肿瘤细胞中的还原性环境和过量表达的酶,实现了NO的肿瘤内特异性释放,肿瘤生长得到显著抑制,达到了高效、低毒的癌症治疗效果。这为设计高效和低毒副作用治疗肿瘤用纳米药物提供了一条新的思路。


相关研究成果以“Dual intratumoral redox/enzyme-responsive NO-releasing nanomedicine for the specific, high-efficacy and low-toxic cancer therapy”为题,作为正封面论文,发表于Advanced Materials期刊上,DOI: 10.1002/adma.201704490。


该工作主要由华东理工大学博士研究生贾晓博在李永生教授和中国药科大学黄张建教授的共同指导下完成。研究得到了国家自然科学基金、国家重点研究开发计划、上海市优秀学术带头人计划、上海市基础研究重点项目等支持。


点击阅读原文 查看论文原文。

扩展阅读

 

提高2型糖尿病筛查普及率

用最严格的测试来检验关于正念冥想的一些说法

超详细的新型“大脑地图”

感觉孤独、不幸福、神经质, 或是作息紊乱惹的祸

无忌,我教你的还记得多少?

本文系网易新闻·网易号“各有态度”特色内容

媒体转载联系授权请看下方

登录查看更多
0

相关内容

癌症是医学术语,其为最常见的恶性肿瘤,亦有人将癌症和恶性肿瘤混合使用。中医学中称岩,为由控制细胞分裂增殖机制失常而引起的疾病。癌细胞除了分裂失控外,还会局部侵入周遭正常组织甚至经由体内循环系统或淋巴系统转移到身体其他部分。
【中国人民大学】机器学习的隐私保护研究综述
专知会员服务
131+阅读 · 2020年3月25日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
24+阅读 · 2020年2月23日
【综述】智能医疗综述,48页论文详述医学AI最新进展
专知会员服务
69+阅读 · 2019年9月1日
Science:脂肪细胞外泌体对巨噬细胞发挥调节功能
外泌体之家
19+阅读 · 2019年3月7日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 2 月 21 日
科研圈
14+阅读 · 2019年3月3日
【Blood】去甲基化治疗失败后,MDS应如何治疗?
浅谈外泌体抑制剂——鞘磷脂酶抑制剂GW4869
外泌体之家
8+阅读 · 2018年12月19日
Object detection on aerial imagery using CenterNet
Arxiv
6+阅读 · 2019年8月22日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月21日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月5日
VIP会员
相关VIP内容
【中国人民大学】机器学习的隐私保护研究综述
专知会员服务
131+阅读 · 2020年3月25日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
24+阅读 · 2020年2月23日
【综述】智能医疗综述,48页论文详述医学AI最新进展
专知会员服务
69+阅读 · 2019年9月1日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员