云南大学雷祖海团队Smart Molecules:组织靶向染料在体内应用的研究进展

学术   2024-11-01 08:31   四川  

文章信息

关键词:

组织靶向染料、肿瘤靶向染料、神经靶向染料、骨骼靶向染料


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原文链接:

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smo.20240029


文章简介



     该综述概述了用于体内应用的组织靶向染料的现状,涵盖了染料的光物理特性、靶向机制及体内性能;并讨论了开发有效的组织靶向染料所面临的挑战。该综述旨论述染料在推进体内光学成像及其生物医学应用中的关键作用,为推动光学成像的发展提供有价值的见解。



      染料作为一种古老而又充满活力的光学化学物质,近年来在多种应用中变得愈加普遍。越来越多的研究表明,许多染料不仅仅是赋予纺织物颜色的工具,还具备荧光成像、光动力疗法等多种功能,其中,有机小分子染料因其强吸收和发射能力、高摩尔消光系数以及良好的光稳定性,在纺织染色、生物成像、传感、医学治疗和光电子学等领域表现出广泛的应用潜力。


      组织靶向染料利用特定生化特征和生理特性,能够在特定器官或细胞中选择性聚集,极大提高了成像和治疗的特异性。这种选择性累积不仅改善了影像学应用中的信噪比,还在疾病疗法中展现出增强的治疗效果和降低副作用的优势。尤其在肿瘤学领域,肿瘤靶向染料已显现出在癌症检测、分期和手术指导方面的巨大潜力。通过利用染料分子固有的化学性质或传统的基于配体的靶向策略,目前已经可以实现多种组织的高选择性标记、可视化或治疗,包括肿瘤组织、神经组织、骨骼、血管等。本文主要从分子结构的角度系统概述了近年来应用于体内的靶向有机小分子染料研究进展,不包含纳米材料相关研究,重点关注染料的分子结构、设计策略及其机制,突出其体内应用的优势、局限性和未来前景,同时也讨论了其在临床应用中的优势与挑战。通过阐明当前的研究现状和未来发展方向,论文旨在促进跨学科合作,加速这些强大分子工具的临床应用,最终为提高疾病管理和患者预后做出贡献。

图1 组织靶向染料及其在生物医学研究中的应用概述

     本文总结了组织靶向染料在活体应用的最新进展,概述了肿瘤靶向染料、神经靶向染料、骨靶向染料以及血管靶向染料等的作用机制及设计理念,期望能为该领域的研究人员提供有益的指导,以开发更高性能的组织靶向染料持续应用于体内诊疗和监测等,进一步推动有机小分子染料在生物医学研究领域的发展。

   以上研究论文以“Tissue-seeking dyes for in vivo applications”为题发表于Smart Molecules期刊,论文第一作者为云南大学有机化学专业硕士生马嫒,通讯作者为云南大学雷祖海教授。

通讯作者

     雷祖海,云南大学药学院教授、博士生导师。作为课题负责人承担多项国家自然科学基金项目、上海市科委项目;入选博士后创新人才支持计划、上海市科技启明星计划。2024年入职云南大学药学院,实验室主要从事高性能荧光染料和传感探针的研究,截至目前,开发了3个系列高性能近红外荧光染料母核、多个系列激活型和比率型传感染料平台分子,有效地解决了长波长染料母核亮度低、稳定性差与难以功能化等问题,为活体深层组织高分辨率成像与功能性传感提供了可靠的分子材料基础。近年来,以通讯作者和第一作者在国际权威期刊发表论文10余篇。

个人主页链接:

https://www.x-mol.com/groups/Lei_zuhai


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期刊简介

Smart Molecules



Smart Molecules是由大连理工大学携手Wiley出版集团共同创建的全新开放获取型学术期刊。定位于交叉研究领域,旨在报道对环境刺激表现出智能响应的分子系统。着重报道在化学、物理、材料、工程、生物、医学、生命与健康科学等相关领域的重要进展,将成为跨学科领域“智能工程”与“分子结构”相结合的重要平台,为应对全球性挑战提供科学的解决方案。


Smart Molecules期刊主要包含但不限于以下主题:外部刺激诱导的顺反式转换、开闭环结构转变、电子构型转换(如自旋跃迁、电子转移);基于分子的功能性系统检测、传感、自愈功能;分子器件和机器;微纳米系统;分子设计;功能函数优化;智能制造等。


Smart Molecules作为一本开放获取(open access) 式期刊,所有稿件一经接收将立即在线发布并可被引用。

期刊创刊前三年 (2023年 - 2025年) 所接收的文章均无须缴纳文章出版费。


期刊网站

https://onlinelibrary.wiley.com/journal/27514595

投稿系统:https://mc.manuscriptcentral.com/smartmolecules

编辑部邮箱:smartmol@dlut.edu.cn


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