核酸递送系统

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核酸递送系统(Nucleic Acid Delivery Systems)系保障核酸药物(如 mRNA、siRNA、ASO 等)在体内发挥生物学效应的关键工程化载体。由于核酸分子具有分子量大、带负电荷及易被核酸酶降解等理化特性,核酸递送系统旨在通过物理包封或化学偶联手段,协助其克服体液循环、细胞摄取及内体逃逸等多重生物屏障。作为生物治疗的核心支撑技术,递送系统的性能直接决定了药物的组织分布特征、转染效率及临床治疗窗。

核酸递送 · 核心全息图
Delivery Systems Overview (点击展开)
病毒载体与非病毒下载体之技术路径对照
主流平台 LNP / GalNAc
关键瓶颈 内体逃逸效率
评价轴点 器官靶向性

核酸递送的生物学屏障

高效的递送系统必须在时空动力学层面克服以下级联屏障,方能实现遗传信息的准确翻译或干扰:

  • 外源循环屏障: 核酸分子在血液中极易被 RNA酶 降解,且由于分子尺寸较小易被肾脏清除。递送系统通过包封作用显著延长药物半衰期。
  • 细胞摄取屏障: 细胞膜带负电荷,排斥同样带负电的裸露核酸。递送载体(如 LNP)利用表面电荷中和或受体介导(如 GalNAc 与 ASGPR)促进内吞。
  • 内体逃逸 这是递送效能的“决速步”。约 98% 的核酸进入内体后会被溶酶体降解,载体需具备在内体酸性环境下触发膜融合并释放载荷至胞质的能力。

核心技术分类与效能对照

核酸递送技术现已形成病毒与非病毒下载体两大范式,其理化特征与应用场景对比见下表:

载体类型 代表系统 核心优势 局限性
病毒载体 AAV / 慢病毒 转染效率极高 载荷小;免疫原性强
非病毒载体 LNP / 聚合物 安全性高;可载大分子 内体逃逸率偏低
化学偶联 GalNAc / 抗体偶联 器官靶向极精准 主要限于肝脏或血液

全息数字化在递送系统研发中的前瞻布局

现阶段精准辅助决策已深入递送系统的底层设计,旨在通过数字化手段提升研发确定性:

  • 脂质分子 AI设计 利用机器学习模型模拟可电离脂质的 pKa 值与其在内体逃逸中效能的相关性,实现高通量虚拟筛选。
  • 器官分布动力学预测: 整合单细胞多组学数据,分析不同靶器官表面受体的丰度,优化配体偶联策略以实现肝外靶向(如肺、脑、肿瘤)。
   参考文献

[1] Mitchell M J, et al. (2021). Engineering precision nanoparticles for drug delivery. Nature Reviews Drug Discovery.
[学术点评]:递送领域的纲领性综述,系统探讨了纳米颗粒在克服生理屏障中的结构功能关系。

[2] Pardi N, et al. (2018). mRNA vaccines — a new era in vaccinology. Nature Reviews Drug Discovery.
[学术点评]:重点论述了 LNP 递送系统在 mRNA 个体化疫苗中作为核心平台的技术演进。

[3] Akinc A, et al. (2019). The Onpattro story and the development of lipid nanoparticles for siRNA delivery. Nature Nanotechnology.
[学术点评]:回顾了首款 LNP-siRNA 药物研发历程,确立了递送系统在核酸临床转化中的里程碑意义。

[4] Whitehead K A, et al. (2009). Knocking down barriers: advances in siRNA delivery. Nature Reviews Drug Discovery.
[学术点评]:早期经典文献,详尽分析了 siRNA 递送所面临的胞内及胞外物理化学障碍。

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