Nanotechnology Now - 新闻稿:Nanonitrator:无机硝酸盐保护作用的新型增强剂,基于群体学习方法

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基于群体学习的药物组合预测系统,将维生素 C 识别为与硝酸钠组合的最佳药物。该组合提高了硝酸钠的生物利用度并发挥了协同作用。随后,团队利用微胶囊技术制备了一种纳米粒子,名为Nanonirator,其主要成分为硝酸钠和维生素C。 Nanonitrator 在辐射引起的唾液腺损伤模型中预防了组织损伤,验证了其比单独使用硝酸钠的效果更好。图片来源©科学中国出版社
基于群体学习的药物组合预测系统,将维生素 C 识别为与硝酸钠组合的最佳药物。该组合提高了硝酸钠的生物利用度并发挥了协同作用。随后,团队利用微胶囊技术制备了一种纳米粒子,名为Nanonirator,其主要成分为硝酸钠和维生素C。 Nanonitrator 在辐射引起的唾液腺损伤模型中预防了组织损伤,验证了其比单独使用硝酸钠的效果更好。信用
©中国科学出版社

摘要:
放射治疗是目前鼻咽癌等头颈部恶性肿瘤的主要治疗方式。在肿瘤的放射野内,唾液腺在照射后经常受到严重损害,导致口干症等一系列口腔综合征,严重影响患者的生活质量。

Nanonitrator:无机硝酸盐保护作用的新型增强剂,基于群体学习方法


中国北京| 发表于12年2023月XNUMX日

1998年,王松林教授领导的研究小组建立了小型猪模型,模拟临床头颈部辐射引起的唾液腺损伤。该模型被用于一系列关于辐射引起的唾液腺损伤机制以及受损腺体功能重建的研究。研究小组发现,补充外源性无机硝酸盐可以显着保护唾液腺的形态和功能免受辐射损伤,这提出了一种新的预防和治疗模式。

现有的大多数无机硝酸盐治疗的实验研究都是基于口服给药,包括在食物和饮用水中添加硝酸盐。口服硝酸盐生物利用度低、代谢快、体内波动大,难以达到药效活性浓度。为了解决这些问题并促进临床应用,团队成功开发了基于群体学习的药物组合预测系统。使用深度学习模型,系统接受药物通路相互作用数据的训练,以构建药物通路网络。使用图卷积神经网络构建药物靶标网络以发现最佳药物组合。该系统用于成功确定维生素 C 是与硝酸钠联合给药的最佳药物。这一发现为药物联合用药提供了新的思路和方法,对于预防多种疾病具有重要的临床意义。

由此,利用微胶囊技术确定最佳硝酸盐与维生素C的比例,以筛选和优化控释制剂。由此,使用含有硝酸钠、维生素C和壳聚糖3000的芯材溶液,以及羧甲基纤维素钠(Na-CMC)和果胶作为壁材,制备了名为Nanonitor的疏水性纳米药物。将芯和壁材料混合、冻干并粉碎成粉末形式。体外测试的胃肠道溶液的各种 pH 值证实 Nanonitrator 适合口服剂型。

由于能够显着增强 PI3K-Akt 通路的信号转导,Nanonitor 在维持细胞内稳态方面表现出比单独使用硝酸钠或同等口服剂量的硝酸钠与维生素 C 的物理混合物组合更好的效果。 Nanonitrator 减少辐射诱导的唾液腺细胞氧化应激,降低 ROS 含量,维持细胞钙稳态,保护线粒体形态和功能,并减少凋亡细胞数量。

这些结果表明,Nanonitrator可以开发为一种具有多种用途的新型疗法,有可能在相关慢性疾病的预防和治疗中发挥重要作用。此外,该研究为基于无机盐的新药物的开发提供了新思路。

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