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“在核酸療法領(lǐng)域,脂質(zhì)納米顆粒(LNP)作為遞送載體展現(xiàn)出巨大的潛力,尤其是在治療神經(jīng)系統(tǒng)疾病方面。然而,將LNP通過全身給藥途徑高效遞送至大腦仍然是一個亟待解決的難題。本文詳細介紹了一種高通量篩選平臺(HTS-BBB),用于評估m(xù)RNA LNP在血腦屏障(BBB)的轉(zhuǎn)染和轉(zhuǎn)運效率,并通過體內(nèi)實驗驗證了其預(yù)測性。"
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背景與挑戰(zhàn)
1.1 神經(jīng)系統(tǒng)疾病的治療需求:
神經(jīng)系統(tǒng)疾病是全球致殘的首要原因,也是第二大死亡原因。其中,中風(fēng)和癡呆(包括阿爾茨海默病)是主要的致死原因之一。近年來,核酸療法(如mRNA蛋白替代療法或基因編輯療法)開始被探索用于治療神經(jīng)系統(tǒng)疾病。例如,有研究使用血紅素加氧酶1(HO1)自復(fù)制mRNA治療缺血性中風(fēng),以及使用腦源性神經(jīng)營養(yǎng)因子(BDNF)mRNA治療阿爾茨海默病。
1.2 血腦屏障的限制:
血腦屏障(BBB)是大腦的天然保護屏障,由腦毛細血管內(nèi)皮細胞、基底膜、星形膠質(zhì)細胞和周細胞組成。BBB阻止了約98%的小分子藥物和幾乎100%的大分子藥物進入大腦。因此,LNP必須穿越這一高度選擇性的屏障才能到達大腦。然而,目前缺乏高效遞送載體的原因之一是缺乏信息豐富的體外篩選平臺。
圖示靜脈給藥后LNP-RNA的體內(nèi)分布
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高通量篩選平臺的開發(fā)
2.1 HTS-BBB平臺的構(gòu)建:
為了解決上述問題,Mike Mitchell Lab開發(fā)了一個用于高通量篩選mRNA LNP的血腦屏障轉(zhuǎn)運模型(HTS-BBB)。該模型建立在96孔Transwell板上,每個孔由生長在半透膜上的腦內(nèi)皮單層組成,將頂室(代表血液側(cè))和基底外側(cè)室(代表腦側(cè))分開。這種設(shè)計允許同時評估LNP的轉(zhuǎn)染效率和跨單層的轉(zhuǎn)運效率。
圖1:血腦屏障(BBB)的生理學(xué)示意圖,以及高通量篩選血腦屏障平臺(HTS-BBB)的開發(fā),該平臺用于識別能夠穿越并轉(zhuǎn)染血腦屏障、適用于神經(jīng)系統(tǒng)疾病治療的mRNA脂質(zhì)納米顆粒(mRNA LNPs)。
2.2 優(yōu)化腦內(nèi)皮單層細胞生長條件:
研究人員選擇了永生化人微血管腦內(nèi)皮細胞(hCMEC/D3)作為細胞系,因為它們在1型膠原蛋白(BBB基底膜的關(guān)鍵成分)上生長時,能夠形成具有接觸抑制特性的單層細胞,并表達緊密連接和粘附連接,從而有助于調(diào)節(jié)BBB的結(jié)構(gòu)完整性和滲透性。例如,在96孔Transwell板上,hCMEC/D3細胞以30000 cells/cm2的密度接種,6天后形成完整的單層。研究人員通過活/死成像技術(shù)監(jiān)測細胞生長情況,并使用共聚焦顯微鏡分析單層的完整性。此外,研究人員還檢測了單層對FITC-葡聚糖的轉(zhuǎn)運能力,結(jié)果顯示10 kDa和70 kDa的FITC-葡聚糖的轉(zhuǎn)運率分別為5%和2%,表明單層具有高度的結(jié)構(gòu)完整性和選擇性通透性。
2.3 優(yōu)化轉(zhuǎn)染和轉(zhuǎn)運報告系統(tǒng):
為了同時評估LNP的轉(zhuǎn)染和轉(zhuǎn)運效率,研究人員制備了含有熒光素酶(Luciferase)mRNA的LNP,并添加了1%的親脂性染料DiR。熒光素酶mRNA用于評估LNP的轉(zhuǎn)染效率,而DiR用于追蹤LNP的轉(zhuǎn)運。實驗結(jié)果顯示,Luciferase的發(fā)光信號比mCherry熒光信號更為靈敏。研究人員還發(fā)現(xiàn),DiR的摩爾比對LNP的轉(zhuǎn)染能力有顯著影響,1%的DiR摩爾比是最核實條件。此外,研究人員還評估了不同處理時間對轉(zhuǎn)染效率的影響,發(fā)現(xiàn)24小時的信號強度顯著高于6小時,表明更長的處理時間有助于mRNA的翻譯。
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實驗結(jié)果與驗證
為了驗證HTS-BBB平臺的預(yù)測性,研究人員將篩選出的LNP包封Luc-mRNA,按照0.3 mg/kg mRNA劑量靜脈注射到小鼠體內(nèi)。檢測結(jié)果顯示,LNP4和LNP10在大腦中的熒光信號最高,其中LNP4的熒光信號強度超過LNP3的1000倍。此外,注射LNP4的小鼠大腦熒光強度占總熒光強度的1%,而注射LNP3的小鼠大腦熒光強度僅占0.2%。
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研究意義與展望
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總結(jié)
參考文獻:Han EL, Padilla MS, Palanki R, Kim D, Mrksich K, Li JJ, Tang S, Yoon IC, Mitchell MJ. Predictive High-Throughput Platform for Dual Screening of mRNA Lipid Nanoparticle Blood-Brain Barrier Transfection and Crossing. Nano Lett. 2024 Feb 7;24(5):1477-1486. doi: 10.1021/acs.nanolett.3c03509. Epub 2024 Jan 23. PMID: 38259198.
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