以下为研究概况、技术框架、实验结果与结论: 1、研究概况 药物递送系统是指一系列将药物输送到体内特定部位以实现治疗效果的方法和技术,提高了治疗的精确性和效果并有效降低了副作用。 光响应药物递送是智能药物递送领域的一大重要分支,利用光触发方法有望实现对药物的精准递送。其中,以紫外光(UV)为代表的短波光,因其能量强、可有效触发给药机制的特点备受关注。 本研究为药物递送领域提出了新的大模型赋能的计算化学解决方案。 2、技术框架 图1. SMILES表达式为C=CC=NSN=C的分子则具有紫外光吸收特性,有可能用于药物递送。 表1. 该框架证明大语言模型在包括但不限于药物递送的更多新药研发领域有应用潜力,或将加速新药发现与药物设计的发展 论文链接: https://chemrxiv.org/engage/chemrxiv/article-details
用于遗传性疾病或代谢疾病治疗的酶常常受药代动力学和稳定性欠佳的困扰,纳米药物递送系统有望改善酶疗法的性能。加州大学圣地亚哥分校张良方/Ronnie H. 膜上的表面受体还可以提供与封装的酶协同作用的其他功能,实现疾病的靶向药物递送。利用尿酸酶作为模型酶,作者证明了这种方法在多种动物疾病模型中的起效。 在此,细胞膜包被的纳米药物递送系统具有生物相容性并且可用于有效地保护包载的酶免受周围环境的影响;这种对酶有效负载的长期免疫应答的影响将需要在未来的研究中进行评估。 可以预见,该策略可以应用于广泛的酶有效递送,并且基于其独特的生物界面特性,可以采用不同的膜修饰产生协同作用。膜材料可以来自自体来源,从而有助于个性化疗法的制备。 MOF核的形状也可以改变,以增强纳米颗粒与细胞之间的相互作用,这对于靶向递送应用特别有益,具有改变酶疗法临床应用的潜力。
DRUGONE 人工智能有潜力重塑药物递送用纳米颗粒的开发,但现有策略通常只关注材料选择或组分比例的单一优化。 该研究展示了一种可推广的策略,将机器人实验、核方法机器学习与实验验证结合,加速药物递送用纳米颗粒配方优化。 近年来,人工智能在药物研发中展现出巨大潜力,已推动部分候选药物进入临床试验。 尽管早期药物发现因数据充足而成为研究重点,但药物递送与安全性优化仍存在巨大挑战,主要受限于数据匮乏与复杂的生理环境。 与通用机器学习模型相比,TuNa-AI 的定制化架构更适合纳米医学领域的挑战,能够在有限数据下实现可靠预测,并在药物递送场景中展现出广泛应用潜力。 未来,更多专门化的计算工具将加速并降低药物递送系统的研发风险,为临床转化与患者治疗提供更安全有效的解决方案。
药物递送系统的开发是一个复杂的多目标优化过程,基于试错的传统实验方法往往导致开发周期漫长且成本高昂1。近年来,人工智能(AI)凭借其强大的数据处理与分析能力,在药物递送研究中受到广泛关注。 图1呈现了基于Web of Science数据库统计的2000-2024年间药物递送领域AI相关出版物数量变化趋势,数据清晰显示相关研究自2018年起呈现指数级增长。 目前,多种先进AI技术正通过提供创新解决方案来替代传统试错实验方法,从而全面推动药物递送领域的革新与发展2-4。 澳门大学欧阳德方博士团队系统性地梳理了AI技术在药物递送领域的演进历程,从早期的简单模型到当前的先进算法,全面覆盖了配方优化、关键参数预测及从头材料设计等多元应用场景。 GA 图1. 2000年至2024年间Web of Science数据库中药物递送领域AI相关出版物数量的变化统计。 表1.
南开大学刘阳研究员、史林启教授和天津医科大学康春生教授合作报道了一种病毒样纳米颗粒(VLN)作为多功能纳米平台,共同递送CRISPR / Cas9系统和小分子药物,以有效地治疗恶性肿瘤。 当到达肿瘤时,VLN响应还原性微环境而释放CRISPR / Cas9系统和小分子药物,从而导致多种癌症相关途径的协同调节。 VLN可以将sgRNA和小分子药物的组合共同递送到肿瘤部位,作为开发针对恶性肿瘤的先进联合疗法的通用平台显示出了巨大潜力。 本文证明了病毒样纳米颗粒是一种多功能纳米平台,可以共同递送CRISPR / Cas9系统和小分子药物,用于有效的恶性癌症治疗。 当到达肿瘤时,VLN响应还原性微环境而释放CRISPR / Cas9系统和小分子药物,从而导致多种癌症相关途径的协同调节。
脂质纳米颗粒在RNA药物递送中已取得重要突破,但其应用仍受限于组织选择性差以及由非靶向摄取引起的毒性问题。现有高通量筛选方法大多聚焦单一目标(例如递送效率),却忽视了对非靶器官的控制。 这些结果表明,多目标AI优化能够推动RNA递送从“高效”迈向“精准”。 脂质纳米颗粒已成为体内递送核酸药物的核心技术,其成功推动了siRNA药物与mRNA疫苗的发展。 体内递送性能与组织选择性 在小鼠体内实验中,K9 LNP在关节部位实现了与临床标准相当的递送效率,同时显著降低了肝脏中的非靶向表达。 机制研究发现,K9在软骨细胞中具有更高的摄取效率和更有效的内体逃逸能力,而在肝细胞中则表现出较弱的递送能力,这种差异构成了其选择性的基础。 图3:体内递送效率与组织分布分析。 但总体而言,该工作为“AI驱动精准递送”提供了重要范式,并有望成为未来RNA药物设计的重要基础。
细胞外囊泡 (EV) 作为纳米/微米尺寸的载体,在药物递送和生物成像中显示出巨大的前景。 目前已有大量的研究工作探索了EV的多方面独特性质,它们的物理化学特性、生物学特征和机械力学性质使它们成为独特的载体,在进行药物递送时具有特殊的药代动力学、循环代谢和生物分布模式。 本文首先分析了EV作为递送平台的利弊。其次,与工程纳米颗粒递送系统(例如生物相容性二嵌段共聚物)相比,提出了了工程化 EV(特别是外泌体)的合理设计方案。 外泌体具有脂质双层膜结构,且其膜表面高表达四跨膜蛋白(CD9、CD81 和 CD63)、丰富的四跨膜蛋白相关蛋白 ICMA、整联蛋白等。 EV 在肿瘤药物递送过程中的生物体循环。(a) EVs 通过尾静脉注射到小鼠体内后,主要在肝脏、脾脏和肾脏中积累。CD47在其表面表达有助于抵抗巨噬细胞的吞噬作用。
但是由于具有高分子量的亲水性蛋白质药物对细胞膜来说是不可渗透的,因此蛋白质疗法的临床可用性仅限于细胞外靶标。 细胞溶质的蛋白递送是基于蛋白质的生物技术和细胞内靶标治疗的先决条件。其关键过程在于将蛋白质药物有效包封到细胞可摄取的纳米系统中。 一个较为成熟的策略是使用纳米载体,如脂质体、聚合物囊泡、纳米胶囊,纳米乳液、介孔二氧化硅纳米粒子(MSNs)等将蛋白质药物装载在内水腔或孔道内。 骨架中的PBA通过N-B配位作用与蛋白质药物结合,并且额外使用PBA封端进一步增强了这种结合力。由于癌细胞可产生较多活性氧(ROS),如过氧化物、超氧化物、羟基自由基等。 实验表明,此策略可介导大量具有不同分子量和等电点的蛋白质或多肽向癌细胞的强力递送,包括酶、抗体、CRISPR-Cas9核糖核蛋白等,还能够在体内有效递送皂草素以引起显著的抗肿瘤功效。
LNP已经是RNA药物递送中最重要的载体之一,但组织选择性不足、肝脏富集和脱靶毒性仍然限制了其更广泛的治疗应用。 研究中,MOLEA被应用到软骨递送场景。作者开发出的K9 LNP在小鼠关节软骨细胞中达到超过90%的转染效率,并相较临床benchmark SM-102实现13.5倍膝关节—肝脏选择性。 放在AIDD语境里,这项研究把AI从候选分子发现推进到了递送系统工程。对核酸药物来说,载体设计本身就是药物开发的一部分。药物有没有潜力是一回事,能否抵达正确组织,是另一回事。 MOLEA进入LNP递送系统设计,回答药物如何更精准送达。NaFM进入天然产物化学空间,回答模型如何理解更复杂的分子来源。 DOI: 10.1038/s41573-026-01411-9.
CRISPR/Cas9 系统的递送主要通过 3 种形式:递送编码 Cas9 和 sgRNA 的质粒 DNA,如 pX330、pX458 和 pX459 等;递送 mRNA 和 sgRNA 元件,mRNA 同时,将 Cas9 蛋白与效应蛋白协同递送以实现基因编辑的功能也面临挑战。递送系统的选择和优化是 CRISPR 技术的编辑效率提升的关键因素之一。 非病毒载体递送 CRISPR/Cas9 系统的特点及应用[5]。 心脏和血管系统具有快速的血流和较高的血压,这些生理特性要求我们在设计和开发针对心血管疾病的纳米药物递送系统时,必须考虑到血流动力学的影响,以确保药物的有效递送和治疗效率。 此外,目前已有多种 CRISPR/Cas 药物进入到临床研究(表 3)[5]。表 3. CRISPR/Cas 药物临床及临床前研究 (部分)[5]。
协同作用归因于有效的肿瘤内PAL / HCQ蓄积,游离药物则表现出明显不同的循环和生物分布特征。与各种对照(包括游离药物混合物)相比,PAL / HCQ共递送纳米颗粒可最有效地抑制PDAC。 免疫组化结果显示,在小鼠体内重复尾静脉给药后,PAL / HCQ共递送纳米颗粒触发了抗凋亡途径。当与Bcl抑制剂组合使用时,共同递送纳米颗粒的性能会进一步提高,从而在体内产生持久的抗PDAC效应。 在皮下和原位PDAC模型中,PAL / HCQ按比例定量共递送产生了有效的抗癌作用,胜过包括游离药物混合物在内的一系列对照。值得注意的是,在重复给药后,可以激活Bcl抗凋亡途径。 有望鉴定出结构上和药理学上合适的药物组合,并设计出其他纳米载体,用于按比例共递送的CDK4 / 6抑制联合疗法。 如果需要多种药物治疗方案,例如PAL + HCQ + ABT-737,作者更趋向于开发二合一纳米递送系统,同时通过常规给药途径引入第三个药物。从制备过程和质量控制的角度来看,这更加可行。
就是那个基于 ADC 药物催生 "万物皆可偶联",衍生出的 XDC! XDC 是各种偶联药物的统称,即借助靶向载体将治疗介质选择性地递送到疾病灶点处发挥治疗效果。 放射性核素药物可通过释放不同类型的射线对肿瘤部位进行显像或直接杀伤9。 目前主要有诊断型核素药物和于治疗型核素药物。 核素药物: 诊断型 VS 治疗型? 对于诊断型核素药物,根据肿瘤的发生、发展阶段选择诸如化疗、靶向药物、抗体药物、细胞治疗等多种不同的方式对其进行杀伤清除后,可以通过核医学显像诊断对肿瘤细胞进行定位追踪与治疗效果评价9。 根据核素的辐射能量、辐射距离与半衰期的不同可以选择不同类型的治疗型核素用于不同肿瘤的治疗9。 表 2. 部分常用的 RDC 放射性核素:特征及应用9。 靶向载体 载体主要负责识别靶点,将放射性核素递送至靶细胞或者靶器官,提高靶点处放射性核素的作用浓度,从而能精准定位并杀死靶细胞。
换句话说,多肽药物现在不再只是小分子和抗体之间的中间选项。它正在变成一个可以被设计、被修饰、被递送、被组合的平台型药物空间。 多肽药物发展时间线。 GLP-1 是多肽药物的强样本,但不是所有多肽药物都能复制它的商业路径。很多多肽药物面对的是更小的适应症、更复杂的递送难题,或者更难验证的机制。 这个变化让多肽药物从分子本体扩展到了递送逻辑。 已获批口服多肽药物及其口服递送策略 但 Rybelsus 的成功不能被解读为口服多肽时代已经全面到来。 如果说过去多肽药物的关键词是天然活性,那么未来的关键词更可能是: 可设计、可递送、可组合。 这才是多肽药物真正值得继续关注的地方。
以 DNA 或者 RNA 为载体或靶向目标的药物称为核酸药物。 当前,mRNA 疫苗递送更倾向于使用基于脂质或聚合物的纳米颗粒作为有效且多功能的递送载体。基于脂质的纳米颗粒 (LNP) 是目前临床上先进的 mRNA 递送载体。 Nat Biomed Eng. 2021 Sep;5(9):951-967. 4. Int J Mol Sci. 2020 Sep 9;21(18):6582. 5. Gene Ther. 2021 Sep;28(9):513-527.
中科院上海药物所甘勇研究员团队构建了载有阿霉素(DOX)的智能脂质体MC-T-DOX,该脂质体通过膜型1基质金属蛋白酶(MT1-MMP)可裂解的肽携带适当低密度的西仑吉肽(血管生成抑制药), αvβ3整联蛋白特异性 因此,将肿瘤血管生成促进的调节与智能纳米药物输送相结合的策略代表了一种在广泛的低灌注肿瘤中改善药物输送和治疗功效的有前途的方法。 为了实现有效和特异性的血管促进以改善肿瘤药物的输送,本文构建了智能纳米囊泡MC-T-DOX。 由于改善了药物递送,MC-T-DOX显著抑制了胰腺癌小鼠模型中的肿瘤生长。MC-T-DOX也可应用于其他灌注不足的肿瘤,例如乳腺癌。 预计这些发现将在不久的将来激发针对低灌注肿瘤的新型纳米药物治疗策略的发展。
脂质纳米颗粒,做药物递送的小伙伴一定不陌生! 本期就给大家整理下关于脂质纳米颗粒那些事儿~01脂质纳米颗粒LIPID NANOPARTICLES脂质纳米颗粒 (Lipid Nanoparticle,LNP) 是一种脂质类物质组成的纳米粒子,具有均匀脂质核心,广泛用于小分子和核酸药物的递送 (详见往期:药物如何递送 ? 04脂质纳米颗粒的发展DEVELOPMENT OF LIPID NANOPARTICLESLNP 是目前临床应用上最广泛的核酸药物递送载体,目前已有近 80 种基于 LNP 为递送载体的基因药物进入临床开发阶段 其二是 LNP 只能作为载体参与药物递送,无法协同 mRNA 治疗。目前针对 LNP 体系的改良都和这两个方向有关。
这个过程实现了惊人的信号放大:在细胞实验中,这套系统实现了最高 217 倍的扩增效率,相比输入的生物标志物,靶向递送的药物信号放大超 100 倍。 c 图:整合 b 图 9 种条件及额外 1 组条件下各细胞膜荧光强度,统计对应细胞数量与生物学重复数,基于中位数计算倍数,采用 Kruskal–Wallis 检验及双尾 Dunn 事后检验分析 P 值。 可编程多药联合递送,破解肿瘤耐药 这套系统的模块化设计,让药物递送拥有了无限可能。 研究人员在不同的 DNA 发夹上分别偶联了 MMAE 和 Dxd(德曲妥珠单抗的核心药物),成功实现了两种不同化疗药物的联合精准递送。 不止于药物递送,解锁免疫治疗新玩法 除了直接递送化疗药物,研究团队还解锁了这套系统的另一大潜力:通过 HCR 反应,在肿瘤细胞表面特异性招募抗体。
作者仅通过一个简单的步骤就可以将化疗药物阿霉素(DOX)负载到螺旋藻(SP)中,从而制备出DOX加载的SP(SP @ DOX),该药物具有超高的药物加载效率和PH响应药物缓释作用。 最后,未递送的载体可以通过肾脏清除而被生物降解而没有明显的毒性。此处描述的SP @ DOX提出了一种新颖的生物混合策略,用于靶向药物递送和有效治疗癌症转移。 然而,这种治疗方法的有效性受到药物递送效率差的限制,在这种情况下,许多现有的治疗药物无法到达转移性病变并无法充分发挥作用。 因此,迫切需要找到一种可行,实用和生物安全的策略靶向转移部位并有效地递送药物。在这种情况下,存在利用生物可降解的微藻递送系统进行癌症转移治疗的巨大机会。 微藻的最新研究进展已经证明了其在药物装载,靶向递送和荧光成像方面的巨大生物医学潜力。尽管取得了一些进步,但是其体内应用仍处于起步阶段。
)发表综述,整理和分析了AI在传染病药物递送方面的现状、挑战、解决方案和未来前景。 具体而言,我们将重点关注当前研究的成果和关键发现,以及人工智能在整个抗菌治疗过程中的药物传递应用,重点关注药物开发、治疗方案优化、药物递送系统和给药路径设计,以及药物递送的结果预测。 本文首先介绍了常用的AI及机器学习的概念和模型,再介绍AI在传染病治疗中的应用(药物研发、耐药性预测、药物剂量优化、药物组合选择、药物递送系统改进、给药途径设计、临床疗效预测),最后对AI辅助传染病治疗的药物递送进行讨论及展望 3.5 药物递送系统的提升 随着信息技术的进步,计算机辅助优化药物输送系统的稳步发展吸引了越来越多的兴趣。 目前已有研究表明,AI可以辅助传染病药物递送的整个治疗过程,包括药物开发、耐药预测、药物给药优化、药物组合选择、药物传递系统改进、给药路径设计、药物药代动力学特征和药物治疗结果预测。
如今,抗体的形式已远超传统的IgG,还包括双特异性抗体、抗体–药物偶联物(ADC)、抗体片段以及作为细胞治疗靶点的CAR-T等。与此同时,皮下注射等递送方式的创新,极大提升了患者的便利性与治疗获益。 递送方式创新 最初,抗体药物大多通过静脉输注,费时且不便。近年来,皮下注射配方的开发极大改善了患者体验,并推动了抗体治疗的普及。未来,研究人员还在探索口服抗体和跨越血脑屏障的递送方式。 中枢递送:如何让抗体有效进入大脑,仍是尚未解决的难题。 长效给药:延长抗体半衰期,减少给药频率,是提升患者依从性的关键。 未来,随着人工智能、工程化设计与递送创新的加入,抗体治疗将继续突破边界,攻克更多复杂疾病。可以预见,抗体疗法的下一个五十年,仍将是生物医学领域最耀眼的篇章之一。 https://doi.org/10.1038/s41577-025-01207-9 内容为【DrugOne】公众号原创|转载请注明来源