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港科大唐本忠院士/林荣业教授、四川大学刘肖珩教授团队ACS Nano:阴离子-π+相互作用结合空间拥挤的构象提升AIEgen的荧光效率和活性氧生成能力

来源:      2023-11-03
导读:癌症严重威胁人类健康,开发同时具备诊断和治疗功能的光敏剂对攻克癌症意义重大。得益于优异的聚集态发光效率和活性氧生成能力,聚集诱导发光(AIE)技术在荧光成像引导的光动力癌症治疗(诊疗一体化)中展现出巨大优势。然而,AIEgen冗长的合成步骤、不理想的肿瘤滞留能力以及分子生物学的机制尚不清楚等问题,制约了该领域的进一步发展。

正文

基于此,香港科技大学唐本忠院士/林荣业教授团队联合四川大学刘肖珩教授团队提出阴离子-π+相互作用结合空间拥挤的构象设计策略来提升AIE光敏剂的荧光效率和活性氧生成能力。其中,作者采用一锅多组分的合成方法高效构筑了具备近红外发射波长的AIEgens, 并系统阐明了该策略在提升AIEgen聚集态荧光效率和活性氧生成能力方面的内在因素。此外,这项工作还对光动力治疗促发癌细胞凋亡的分子生物学机制进行了系统的研究(图1)。下载化学加APP到你手机,更加方便,更多收获。

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图1. (a) 分子构筑策略和纳米制备。(b) 荧光成像引导的光动力癌症治疗及其相应的调节机制。

作者使用简洁的合成策略制备了四个具有阴离子-π+相互作用的AIE分子,并对它们的光物理性质进行了系统的研究。作者发现,联合阴离子-π+相互作用和空间拥挤的构象策略可以赋予AIEgen更高的摩尔消光系数、荧光量子效率以及紧密的分子堆积(图2)。

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图2. 所构建的AIEgens光物理性质表征。

晶体结构分析表明,多重分子内、分子间的相互作用(如anion-π+相互作用、氢键、C-H×××p相互作用)以及高度扭曲的构象是这些分子具备AIE效应的内在原因(图3)。

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图3. DBQ-2DPA晶体的堆积方式。

随后,作者通过使用不同的活性氧指示剂以及电子顺磁共振技术证实了这些阳离子型的AIEgens同时具备Type I和Type II活性氧的生成能力。此外,空间构象拥挤的DBQ-2DPA-4TPA在聚集状态不仅拥有最高的量子产率,还展现出最优的活性氧生成能力(图4)。

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图4. DBQ-2DPA、DBQ-2TPA、DBQ-4TPA和DBQ-2DPA-4TPA的活性氧生成评估。

系统的理论计算和实验表明,DBQ-2DPA-4TPA在聚集状态下具有紧密的分子堆积、窄的ΔES1T1以及更多的系间穿越(ISC)通道,因此可以显著削弱非辐射跃迁来提升荧光效率和活性氧的生成能力(图5)。

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图5. 系统的理论计算分析。

由DBQ-2DPA-4TPA分子组成的纳米聚集体在荧光成像引导的光动力黑色素瘤治疗中表现优异。此外,该纳米聚集体还展现出优异的肿瘤靶向和长效的肿瘤滞留能力(图6)。

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图6. 体内优异的荧光成像引导的光动力治疗结果。

系统的分子生物学机制研究表明,线粒体功能的紊乱是该纳米聚集体光动力治疗效果优异的内在因素。此外,黑色素瘤细胞的凋亡被证实是Hippo-YAP信号通路调控的结果。作者发现,光动力治疗后Hippo通路关闭,而凋亡通路被激活,这与上调的YAP基因表达以及YAP在细胞核内富集升高紧密相关。随后,细胞核内的YAP蛋白启动了凋亡相关基因的转录和高表达(图7和图8)。

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图7. 光动力诱导癌细胞死亡的调节机制研究。

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图8. 光动力治疗后线粒体基因和形貌的变化探究。

总结

这项工作提出阴离子-π+相互作用结合空间拥挤的构象策略可以高效的抑制非辐射跃迁,从而实现聚集态AIEgen荧光效率和活性氧生成能力的提升。此外,相应AIEgen通过Hippo-YAP信号通路介导的高效光动力黑色素瘤治疗机制被系统阐明。

这一成果近期发表在ACS Nano上,文章的第一作者是香港科技大学博士后杨世平(博士毕业于四川大学,导师为游劲松副校长)和四川大学余泓池副研究员(博士毕业于四川大学刘肖珩教授课题组)。该论文还得到了刘峻恺博士、欧新文博士以及滕坤旭博士等人的帮助。

文献详情:

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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