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港科大唐本忠院士/林榮業教授、四川大學劉肖珩教授團隊ACS Nano:陰離子-π+相互作用結合空間擁擠的構象提升AIEgen的熒光效率和活性氧生成能力

來源:      2023-11-03
導讀:癌癥嚴重威脅人類健康,開發同時具備診斷和治療功能的光敏劑對攻克癌癥意義重大。得益于優異的聚集態發光效率和活性氧生成能力,聚集誘導發光(AIE)技術在熒光成像引導的光動力癌癥治療(診療一體化)中展現出巨大優勢。然而,AIEgen冗長的合成步驟、不理想的腫瘤滯留能力以及分子生物學的機制尚不清楚等問題,制約了該領域的進一步發展。

正文

基于此,香港科技大學唐本忠院士/林榮業教授團隊聯合四川大學劉肖珩教授團隊提出陰離子-π+相互作用結合空間擁擠的構象設計策略來提升AIE光敏劑的熒光效率和活性氧生成能力。其中,作者采用一鍋多組分的合成方法高效構筑了具備近紅外發射波長的AIEgens, 并系統闡明了該策略在提升AIEgen聚集態熒光效率和活性氧生成能力方面的內在因素。此外,這項工作還對光動力治療促發癌細胞凋亡的分子生物學機制進行了系統的研究(圖1)。下載化學加APP到你手機,更加方便,更多收獲。

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圖1. (a) 分子構筑策略和納米制備。(b) 熒光成像引導的光動力癌癥治療及其相應的調節機制。

作者使用簡潔的合成策略制備了四個具有陰離子-π+相互作用的AIE分子,并對它們的光物理性質進行了系統的研究。作者發現,聯合陰離子-π+相互作用和空間擁擠的構象策略可以賦予AIEgen更高的摩爾消光系數、熒光量子效率以及緊密的分子堆積(圖2)。

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圖2. 所構建的AIEgens光物理性質表征。

晶體結構分析表明,多重分子內、分子間的相互作用(如anion-π+相互作用、氫鍵、C-H×××p相互作用)以及高度扭曲的構象是這些分子具備AIE效應的內在原因(圖3)。

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圖3. DBQ-2DPA晶體的堆積方式。

隨后,作者通過使用不同的活性氧指示劑以及電子順磁共振技術證實了這些陽離子型的AIEgens同時具備Type I和Type II活性氧的生成能力。此外,空間構象擁擠的DBQ-2DPA-4TPA在聚集狀態不僅擁有最高的量子產率,還展現出最優的活性氧生成能力(圖4)。

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圖4. DBQ-2DPA、DBQ-2TPA、DBQ-4TPA和DBQ-2DPA-4TPA的活性氧生成評估。

系統的理論計算和實驗表明,DBQ-2DPA-4TPA在聚集狀態下具有緊密的分子堆積、窄的ΔES1T1以及更多的系間穿越(ISC)通道,因此可以顯著削弱非輻射躍遷來提升熒光效率和活性氧的生成能力(圖5)。

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圖5. 系統的理論計算分析。

由DBQ-2DPA-4TPA分子組成的納米聚集體在熒光成像引導的光動力黑色素瘤治療中表現優異。此外,該納米聚集體還展現出優異的腫瘤靶向和長效的腫瘤滯留能力(圖6)。

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圖6. 體內優異的熒光成像引導的光動力治療結果。

系統的分子生物學機制研究表明,線粒體功能的紊亂是該納米聚集體光動力治療效果優異的內在因素。此外,黑色素瘤細胞的凋亡被證實是Hippo-YAP信號通路調控的結果。作者發現,光動力治療后Hippo通路關閉,而凋亡通路被激活,這與上調的YAP基因表達以及YAP在細胞核內富集升高緊密相關。隨后,細胞核內的YAP蛋白啟動了凋亡相關基因的轉錄和高表達(圖7和圖8)。

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圖7. 光動力誘導癌細胞死亡的調節機制研究。

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圖8. 光動力治療后線粒體基因和形貌的變化探究。

總結

這項工作提出陰離子-π+相互作用結合空間擁擠的構象策略可以高效的抑制非輻射躍遷,從而實現聚集態AIEgen熒光效率和活性氧生成能力的提升。此外,相應AIEgen通過Hippo-YAP信號通路介導的高效光動力黑色素瘤治療機制被系統闡明。

這一成果近期發表在ACS Nano上,文章的第一作者是香港科技大學博士后楊世平(博士畢業于四川大學,導師為游勁松副校長)和四川大學余泓池副研究員(博士畢業于四川大學劉肖珩教授課題組)。該論文還得到了劉峻愷博士、歐新文博士以及滕坤旭博士等人的幫助。

文獻詳情:

https://doi.org/10.1021/acsnano.3c05080

Integrating Anion-π+ Interaction and Crowded Conformation to Develop Multifunctional NIR AIEgen for Effective Tumor Theranostics via Hippo-YAP Pathway

Shiping Yang, Hongchi Yu, Junkai, Liu, Lunjie Ma, Zhe Hou, Jia Ma, Michael Z. Miao, Ryan T. K. Kwok, Jianwei Sun, Herman H. Y. Sung, Ian D. Williams, Jacky W. Y. Lam, Xiaoheng Liu, and Ben Zhong Tang

ACS Nano 2023, DOI: 10.1021/acsnano.3c05080


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