ナノニトレーター: 無機ニットの新規エンハンサー

Dec 10, 2023

サイエンスチャイナプレス

画像: 硝酸ナトリウムと組み合わせる最適な薬剤としてビタミン C を特定する群学習ベースの薬剤組み合わせ予測システム。 この組み合わせにより、硝酸ナトリウムの生物学的利用能が向上し、相乗効果を発揮しました。 その後、チームはマイクロカプセル化技術を使用して、硝酸ナトリウムとビタミン C を主成分とするナノニトレーターと呼ばれるナノ粒子を調製しました。 ナノニトレーターは、放射線誘発性唾液腺損傷モデルにおいて組織損傷を防止し、硝酸ナトリウム単独の場合よりも有効性が向上していることが実証されました。もっと見る

クレジット: ©Science China Press

放射線療法は現在、上咽頭癌などの頭頸部悪性腫瘍の主な治療法です。 腫瘍の放射線照射野内では、唾液腺が放射線照射後に重大な損傷を受けることが多く、その結果、口腔乾燥症や一連の口腔症候群が引き起こされ、患者の生活の質に深刻な影響を及ぼします。

1998 年、Songlin Wang 教授率いる研究チームは、頭頸部の放射線によって引き起こされる臨床的な唾液腺損傷をシミュレートするミニチュア ブタのモデルを確立しました。 このモデルは、放射線誘発性の唾液腺損傷のメカニズムおよび損傷を受けた唾液腺の機能的再構築に関する一連の研究に使用されました。 研究チームは、外因性の無機硝酸塩の補給が放射線障害から唾液腺の形態と機能を大幅に保護できることを発見し、新しい予防と治療方法を示唆した。

無機硝酸塩療法に関する既存のほとんどの実験研究は、食品や飲料水への硝酸塩の添加など、経口投与に基づいています。 経口投与される硝酸塩は、生体利用効率が低く、代謝が速く、生体内での変動が大きいため、薬力学的に活性な濃度を達成することが困難です。 これらの問題を解決し、臨床応用を促進するために、チームは群学習に基づく薬剤組み合わせ予測システムの開発に成功しました。 深層学習モデルを使用して、システムは薬物経路相互作用データでトレーニングされ、薬物経路ネットワークを構築しました。 グラフ畳み込みニューラル ネットワークを使用して薬物ターゲット ネットワークを構築し、最適な薬物の組み合わせを明らかにしました。 このシステムは、硝酸ナトリウムとの併用に最適な薬剤としてビタミン C を特定することに成功しました。 この発見は、薬物の併用投与に関する新しいアイデアと方法を提供し、さまざまな病気の予防に重要な臨床的意義をもたらします。

このことから、放出制御製剤のスクリーニングと最適化のためのマイクロカプセル化技術を使用して、最適な硝酸塩とビタミン C の比率が決定されました。 これにより、硝酸ナトリウム、ビタミンC、およびキトサン3000を含むコア材料溶液を使用し、カルボキシメチルセルロースナトリウム(Na-CMC)およびペクチンを壁材料として使用して、ナノニトレーターと呼ばれる疎水性ナノドラッグが調製された。 コア材料と壁材料を混合し、凍結乾燥し、粉砕して粉末状にした。 インビトロで試験された胃腸液のさまざまな pH 値により、ナノニトレーターが経口剤形に適していることが確認されました。

ナノニトレーターは、PI3K-Akt 経路のシグナル伝達を大幅に強化する能力があるため、硝酸ナトリウム単独、または同等の経口用量でビタミン C と物理的混合物として組み合わせた硝酸ナトリウムよりも、細胞内恒常性の維持において優れた効果を示しました。 ナノニトレーターは、唾液腺細胞における放射線誘発性の酸化ストレスを減少させ、ROS 含有量を減少させ、細胞のカルシウム恒常性を維持し、ミトコンドリアの形態と機能を保護し、アポトーシス細胞の数を減少させました。

これらの結果は、ナノニトレーターが複数の応用の新しい治療法として開発される可能性があり、関連する慢性疾患の予防と治療において重要な役割を果たす可能性があることを示唆しています。 さらに、この研究は、無機塩に基づく新規薬剤の開発に対する新しいアイデアを提供します。

科学速報

10.1016/j.scib.2023.03.043

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