【创新前沿】《德国应用化学》《化学科学》等报道近红外染料前沿应用研究取得系列新进展

稿件来源:化学学院   |作者:化学学院   |摄影:化学学院   |编辑:清墨   |浏览量:2193

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近期,体育外围化学与分子工程学院、教育部前沿科学中心郭志前教授课题组在高性能近红外染料的前沿基础和应用研究中取得了重要进展,相关阶段性研究成果分别发表在《德国应用化学》《化学科学》和《配位化学评论》。

精准医疗领域,特别是针对在生物医学成像、疾病诊断等新兴领域的应用创新,高性能近红外荧光染料具有非常广阔的应用前景。郭志前教授课题组一直致力于突破染料革新应用中的关键技术,在高性能双通道近红外荧光染料应用研究中已取得系列进展,创新性发展了何时(When)、何处(Where)、如何(How)的实时示踪设计新策略(WWH),解决了实时示踪中“盲点”无法检测的瓶颈难题。

化学动力学疗法选择性放大肿瘤细胞内的氧化应激效应,诱导肿瘤细胞死亡,在癌症定向药物治疗、炎症相关疾病精准治疗方面展现出了巨大的应用潜力。然而,在肿瘤内进行芬顿或类芬顿催化反应的要求苛刻、效率低,其特异性产生的·OH寿命短、检测难等已经成为制约其临床应用转化的关键瓶颈难题,迫切需要建立实时监测瘤内反应的有效手段,如何高分辨率、实时获取·OH的动态治疗反馈已经有待解决的重要技术挑战。

郭志前教授课题组创新提出了基于双通道近红外染料发展高时空分辨率双模纳米诊疗新策略,实时、原位追踪并反馈细胞和活体内·OH的动态治疗效果。相关成果研究成果以题为“Spatio‐Temporally Reporting Dose‐Dependent Chemotherapy via Uniting Dual‐Modal MRI/NIR Imaging”发表在《德国应用化学》(Angew. Chem. Int. Ed.2020, DOI:10.1002 /anie.202009380),并被选为Very Important Paper(VIP论文)。

磁共振/双通道近红外荧光双模式互补成像实现高时空分辨率治疗反馈

该研究巧妙地设计了双通道近红外NQO1分子探针,动态检测反馈·OH水平变化,解决了实时检测·OH的难题并避免了其自消耗性。首次成功地将医用磁共振MRI系统和双通道荧光成像一体化定量关联,突破了简单组合多模式成像在时空分辨率上的盲点,实现了1+1>2的精准诊疗效果,即MRI磁共振图像精准报告Fenton试剂的剂量空间分布;近红外荧光成像实时反馈·OH的体内行为,近红外信号(NIR-1)报告Fenton试剂动态变化过程,成功将磁信号与荧光信号定量关联;近红外通道信号(NIR-2)实时反馈·OH治疗,并与肿瘤内芬顿催化效率的MRI信号变化联动。这种磁共振-荧光双模成像设计策略为发展可视化、动力学精准治疗开辟了重要的设计新思路。

磁共振成像追踪Fenton试剂分布及NIR-1信号监测Fenton试剂的瘤内释放和NIR-2信号反馈·OH的治疗

基于双通道近红外染料分子设计平台,创新构建靶向癌细胞的荧光探针监测葡萄糖氧化酶(GOD)触发的细胞内氧化应激水平变化,构建了可视化的肿瘤特异性级联纳米治疗体系。利用近红外双通道荧光实时监测生物分布和在时空模式下激活的过程,实现了体内实时跟踪肿瘤特异性的诊疗,相关研究成果发表在《化学科学》(Chem. Sci., 2020, 11, 3371-3377)。

  

基于课题组在近红外染料方面取得的系列重要研究进展(Nat. Commun.2020, 11, 793;Angew. Chem. Int. Ed.2020, 59, 9059-9066;J. Am. Chem. Soc.2019, 141, 7, 3171–3177;Adv. Mater., 2019, 31,1805735),课题组受邀在Coord. Chem. Rev.上发表题为“Recent Progress on Molecularly Near-Infrared Fluorescent Probes for Chemotherapy and Phototherapy”的研究综述,系统总结和阐述了高性能近红外染料的设计策略及在生物成像和诊断治疗方面的最新应用进展。

上述工作主要由硕士研究生马一宇、王若飞和博士后燕宸旭等完成,并得到了田禾院士和朱为宏教授的悉心指导。该研究成果得到了材料生物学与动态化学教育部前沿科学中心、国家自然科学基金基础科学中心项目、上海市重大专项、上海市科研创新计划等项目资金的支持。


原文链接:

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/anie.202009380

https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2020/sc/d0sc00290a

https://authors.elsevier.com/tracking/article/details.do?aid=213556&jid=CCR&surname=Guo

发布时间:2020-08-27
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