Nanonitrator: 무기 니트의 새로운 강화제

사이언스 차이나 프레스

이미지: 비타민C를 질산나트륨과 결합할 최적의 약물로 식별하는 군집 학습 기반 약물 조합 예측 시스템. 이 조합은 질산나트륨의 생체 이용률을 향상시키고 시너지 효과를 발휘했습니다. 그 후, 연구팀은 마이크로캡슐화 기술을 사용하여 질산나트륨과 비타민 C를 주성분으로 하는 Nanonitrator라는 나노입자를 준비했습니다. Nanonitrator는 방사선 유발 타액선 손상 모델에서 조직 손상을 예방하여 질산나트륨 단독에 비해 향상된 효능을 입증했습니다.더보기

출처: ©Science China Press

비인두암 등 두경부 악성종양의 치료에는 현재 방사선치료가 주요 치료법이다. 종양의 방사선장 내에서 타액선은 조사 후 심각한 손상을 입는 경우가 많아 구강 건조증과 일련의 구강 증후군을 초래하여 환자의 삶의 질에 심각한 영향을 미칩니다.

1998년 왕송린(Songlin Wang) 교수가 이끄는 연구팀은 머리와 목 부위의 방사선에 의해 유발된 임상 타액선 손상을 시뮬레이션하기 위해 소형 돼지 모델을 확립했습니다. 이 모델은 방사선 유발 타액선 손상의 메커니즘과 손상된 침샘의 기능적 재구성에 대한 일련의 연구에 사용되었습니다. 연구팀은 외인성 무기 질산염 보충이 방사선 손상으로부터 타액선의 형태와 기능을 크게 보호할 수 있다는 사실을 발견하여 새로운 예방 및 치료 방식을 제안했습니다.

무기 질산염 요법에 대한 대부분의 기존 실험 연구는 음식과 식수에 질산염을 첨가하는 것을 포함하여 경구 투여를 기반으로 합니다. 경구 투여된 질산염은 생체 이용률이 낮고 대사가 빠르며 생체 내 변동이 커서 약력학적 활성 농도를 달성하기 어렵습니다. 이러한 문제를 해결하고 임상 적용을 촉진하기 위해 팀은 군집 학습을 기반으로 하는 약물 조합 예측 시스템을 성공적으로 개발했습니다. 딥러닝 모델을 사용하여 시스템은 약물 경로 상호 작용 데이터를 학습하여 약물 경로 네트워크를 구축했습니다. 최적의 약물 조합을 찾기 위해 약물-표적 네트워크를 구축하기 위해 그래프 컨볼루셔널 신경망을 사용했습니다. 이 시스템은 비타민C가 질산나트륨과의 병용투여를 위한 최적의 약물임을 성공적으로 확인하는 데 사용되었습니다. 이 발견은 다양한 질병 예방에 중요한 임상적 의미를 지닌 약물 공동 투여에 대한 새로운 아이디어와 방법을 제공합니다.

이로부터 제어 방출 제제의 스크리닝 및 최적화를 위한 마이크로캡슐화 기술을 사용하여 최적의 질산염 대 비타민 C 비율을 결정했습니다. 이를 통해 질산나트륨, 비타민C, 키토산 3000을 함유한 핵심재료 용액을 사용하고, 벽체 재료로는 카르복시메틸셀룰로오스나트륨(Na-CMC)과 펙틴을 사용하여 Nanonitrator라는 소수성 나노약물을 제조하였다. 코어와 벽 재료를 혼합하고 동결건조한 후 분말 형태로 분쇄했습니다. 시험관 내에서 테스트된 위장 용액의 다양한 pH 값을 통해 Nanonitrator가 경구 투여 형태에 적합하다는 것이 확인되었습니다.

PI3K-Akt 경로의 신호 전달을 크게 향상시키는 능력으로 인해 Nanonitrator는 동일한 경구 용량으로 질산나트륨 단독 또는 비타민 C와 물리적 혼합물로 질산나트륨을 결합한 것보다 세포내 항상성을 유지하는 데 더 나은 효과를 나타냈습니다. Nanonitrator는 타액선 세포에서 방사선 유발 산화 스트레스를 감소시키고 ROS 함량을 감소시키며 세포 칼슘 항상성을 유지하고 미토콘드리아 형태와 기능을 보호하며 세포사멸 세포의 수를 감소시킵니다.

이러한 결과는 Nanonitrator가 관련 만성 질환의 예방 및 치료에 중요한 역할을 할 수 있는 잠재력을 지닌 다양한 응용 분야의 새로운 치료법으로 개발될 수 있음을 시사합니다. 또한, 본 연구는 무기염을 기반으로 한 신약 개발에 대한 새로운 아이디어를 제공합니다.