科研进展/ Research Progress
Cell Biomaterials | 王建新教授团队利用“Lab-in-the-loop”机器学习框架设计脑靶向纳米递送系统
充足的颅内药物累积是治疗中枢神经系统(Central Nervous System,CNS)疾病的关键。受限于血脑屏障的屏障作用,绝大多数药物分子难以进入脑部病变区域,严重限制了CNS疾病的药物选择。基于纳米技术的药物递送系统(Drug Delivery Systems,DDSs)具有跨越血脑屏障和靶向病灶区域等优势,已有大量研究用于提高治疗性药物的脑内递送。近三十年来,科研人员构建了脂质体、聚合物纳米粒、白蛋白纳米粒、脂质纳米颗粒和纳米囊泡等多种DDSs,在临床前动物实验中取得了一定的疗效,但临床试验效果仍有待提升。靶向递送效率不足是目前脑靶向DDSs面临的首要问题。通过整合现有文献数据发现,目前DDSs的脑部递送效率仅为游离药物的数倍,远未达到临床预期。同时,影响DDSs脑部递送的因素众多(如骨架材料、粒径、粒度分布、电荷、表面涂层、靶向配体结构、给药剂量、疾病模型等),各因素之间又存在复杂的相互作用,依赖人力筛选的传统制剂开发模式无法同时对多因素进行考察,不仅效率较低,而且探索范围非常有限,很大程度上限制了脑靶向制剂的开发。。为有效提升DDSs的脑部递送效率,复旦大学药学院王建新
2025-07-10
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