项目名称: 以天然药物- - 没食子酸为基元构筑可降解树枝状大分子多功能载体的研究

项目编号: No.21204077

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 高分子科学

项目作者: 席秀娟

作者单位: 浙江大学

项目金额: 25万元

中文摘要: 树状大分子具有均一的三维球形纳米结构,尺寸可控,拥有内部空腔和大量的表面官能团,因而被广泛地用于药物输送。目前发展的树枝状大分子载体大多是基于聚酰胺-胺、聚丙烯亚胺、聚赖氨酸、聚酯等及其修饰物。这些树状大分子本身或其降解产物无治疗作用,因而只能起载体作用,完成药物输送任务后即成为病人的负担,必须排出体外。以多官能团的抗癌药物分子通过酯键来构筑可降解树状大分子,可获得兼具治疗和载体双功能的新型药物载体。本项目将以具有以抗肿瘤活性的没食子酸为基元,通过酯键构筑树枝状大分子载体。该载体在将药物输送入肿瘤细胞后将降解为大量没食子酸分子,继续作用于病灶,或与所载药物起到协同作用,强化所载药物的疗效。本课题将系统研究该树枝状大分子合成、载体结构与载药性能之间的关系,降解条件、降解速率与该双功能载体抗肿瘤能力之间的关系,为新型药物载体的设计与研究提供理论基础,并为设计新的药物载体提供新理念。

中文关键词: 树状大分子;可生物降解;天然药物;药物载体;抗肿瘤

英文摘要: Dendrimers have been widely used in drug delivery because of their highly branched three-dimensional architecture, perfect monodispersity, nano sizes, high density of functional terminal groups, and controllable molecular weights. At present, dendrimer carriers are mostly based on poly(amidoamine), poly(propylene imine), polylysine, polyester and their derivatives. These dendrimers or their degradation products had no therapeutic effect and must be excreted which consumed additional physical of patients after drugs senting to tumor. Synthesis of biodegradable dendrimers with natural anticancer medicine itself will obtain drug carriers with both drug delivery and tumortherapy functions. This project will choose gallic acid which possesses anti-tumor activity as based unit to build a novel dendrimer carrier by ester bonds. After the drugs deliver into tumor site, the dendrimer carrier will degrade into large number of gallic acid molecules and continue to treat tumor therefore produce a synergistic effect with the drugs delivered by it. Systematic research on dendrimer synthesis, the relationship between structure and performance, carrier degradation conditions, degradation rate and anti-tumor capacity will be carried out. Thus, the results will provide the new ideas and the theoretical basis for design and resear

英文关键词: Dendrimer;Biodegradable;Natural;Drug carriers;Anti-tumor

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

深度学习药物发现综述
专知会员服务
57+阅读 · 2022年6月2日
【ICML2022】药物结合结构预测的几何深度学习
专知会员服务
25+阅读 · 2022年5月24日
人工智能到深度学习:药物发现的机器智能方法
专知会员服务
36+阅读 · 2022年5月6日
ICLR 2022|化学反应感知的分子表示学习
专知会员服务
20+阅读 · 2022年2月10日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
最新「图机器学习药物发现」综述论文,22页pdf245篇文献
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月8日
知识增强的文本生成研究进展
专知会员服务
98+阅读 · 2021年3月6日
【柳叶刀】人工智能在COVID-19药物再利用中的应用
专知会员服务
24+阅读 · 2020年11月25日
靶向蛋白质降解的蛋白-蛋白相互作用预测
GenomicAI
4+阅读 · 2022年3月5日
使用深度学习,通过一个片段修饰进行分子优化
可对药物分子进行表征的几何深度学习
机器之心
0+阅读 · 2022年2月6日
人工智能预测RNA和DNA结合位点,以加速药物发现
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月27日
Arxiv
15+阅读 · 2021年12月22日
Arxiv
18+阅读 · 2020年10月9日
Arxiv
21+阅读 · 2019年3月25日
小贴士
相关VIP内容
深度学习药物发现综述
专知会员服务
57+阅读 · 2022年6月2日
【ICML2022】药物结合结构预测的几何深度学习
专知会员服务
25+阅读 · 2022年5月24日
人工智能到深度学习:药物发现的机器智能方法
专知会员服务
36+阅读 · 2022年5月6日
ICLR 2022|化学反应感知的分子表示学习
专知会员服务
20+阅读 · 2022年2月10日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
最新「图机器学习药物发现」综述论文,22页pdf245篇文献
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月8日
知识增强的文本生成研究进展
专知会员服务
98+阅读 · 2021年3月6日
【柳叶刀】人工智能在COVID-19药物再利用中的应用
专知会员服务
24+阅读 · 2020年11月25日
相关资讯
靶向蛋白质降解的蛋白-蛋白相互作用预测
GenomicAI
4+阅读 · 2022年3月5日
使用深度学习,通过一个片段修饰进行分子优化
可对药物分子进行表征的几何深度学习
机器之心
0+阅读 · 2022年2月6日
人工智能预测RNA和DNA结合位点,以加速药物发现
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员