本文精选
巨噬细胞在免疫相关疾病中起关键作用，是免疫治疗的关键治疗靶点。合理设计和开发用于巨噬细胞重编程的有效疗法仍然具有挑战性。在这里，我们合理地设计了多糖纳米佐剂，通过巨噬细胞表型特异性纳米探针 （MPSNPr） 辅助的高通量表型筛选来重编程巨噬细胞功能以增强多种疾病的免疫治疗。该 MPSNPr 表现出高巨噬细胞 M1 表型特异性，因为在外表面形成 H 聚集体以及多糖纳米载体与葡萄糖转运蛋白 1 受体结合。基于此 MPSNPr，构建了一个高通量平台，并用于筛选各种药物进行巨噬细胞重编程，能够识别促炎和抗炎候选药物。多糖纳米佐剂 Dex-BA 和 Dex-SAL 与两种有效的候选药物进行了合理工程改造，以增强体外和体内巨噬细胞重编程的功效。在小鼠黑色素瘤模型中，Dex-BA 通过诱导巨噬细胞 M1 极化、树突状细胞成熟和细胞毒性 T 细胞活化来显著抑制肿瘤生长。Dex-SAL 通过将活化的巨噬细胞重新编程为抗炎表型，缓解了类风湿性关节炎症状，减轻了炎症。我们的工作为合理设计和开发用于各种疾病中增强巨噬细胞介导的免疫疗法的有效疗法提供了一种强有力的策略。
创新点
1.本研究首创性地构建了巨噬细胞表型特异性纳米探针（MPSNPr），其创新性体现在通过外表面H聚集体的形成与多糖纳米载体对葡萄糖转运蛋白1受体的特异性结合，实现了对巨噬细胞M1表型的高选择性靶向，这一设计突破了传统纳米载体靶向性不足的局限，为精确调控免疫细胞功能提供了新工具。
2.基于MPSNPr开发的高通量表型筛选平台，能够系统性地筛选促炎或抗炎候选药物，该平台整合了纳米技术与细胞表型分析，实现了对巨噬细胞重编程药物的快速识别与评估，显著提升了免疫治疗药物的发现效率。
3.通过合理工程化设计多糖纳米佐剂Dex-BA和Dex-SAL，将筛选所得候选药物与纳米载体结合，不仅增强了药物在体外和体内的递送效率与稳定性，还验证了其在黑色素瘤和类风湿性关节炎模型中通过巨噬细胞重编程实现免疫调节的治疗潜力，为跨疾病应用提供了实证基础。
对科研工作的启发
1.本研究展示了跨学科融合的重要性，通过结合纳米材料科学、免疫学及高通量筛选技术，为复杂免疫疾病的治疗策略开辟了新路径，启示科研工作者在解决生物医学难题时需打破传统学科界限，整合多领域前沿方法以实现突破。
2.研究突出了靶向性纳米载体设计的核心价值，即通过对细胞表型特异性受体的精准识别来增强治疗特异性，这启发科研人员在开发免疫疗法时应深入探索细胞表面标志物与载体相互作用的机制，以设计更智能的递送系统。
3.高通量筛选平台的应用彰显了规模化数据驱动在药物研发中的优势，促使科研工作转向系统化与自动化，鼓励在免疫治疗领域构建类似平台以加速候选药物的发现与优化，推动个性化医疗的发展。
思路延伸
1.可将此研究思路延伸至其他免疫细胞类型的重编程，例如针对树突状细胞或调节性T细胞开发表型特异性纳米探针，通过类似高通量筛选探索其在癌症免疫或自身免疫病中的调控作用，从而拓展免疫治疗靶点范围。
2.在疾病应用方面，该策略可适配于更多炎症性或感染性疾病模型，如通过巨噬细胞重编程干预动脉粥样硬化或慢性感染，研究纳米佐剂在不同病理微环境中的适用性与疗效，以验证其广泛治疗潜力。
3.未来研究可结合人工智能与机器学习算法，分析高通量筛选产生的多维数据，预测纳米载体与药物最佳组合方案，并优化设计参数以实现更高效的重编程效果，推动精准免疫治疗向智能化方向发展。
类似研究思路
1.基于纳米颗粒的免疫细胞工程化改造，例如利用脂质体或聚合物纳米载体负载基因编辑工具，特异性重编程CAR-T细胞以增强其抗肿瘤活性，并通过类似表型筛选平台评估编辑效率与功能，实现细胞疗法的个性化优化。
2.多糖类纳米载体在靶向给药中的应用扩展，如开发肝细胞特异性多糖纳米颗粒用于递送抗纤维化药物，或构建血脑屏障穿透型多糖系统用于神经炎症治疗，借鉴本研究中的受体靶向设计思路以提升组织选择性。
3.高通量筛选平台在免疫疗法开发中的泛化使用，例如建立针对免疫检查点分子或细胞因子受体的纳米探针库，大规模筛选小分子或生物制剂以发现新型免疫调节剂，并结合体内外模型验证其治疗效用，加速转化医学进程。
原文链接
Polysaccharide Nanoadjuvants Engineered via Phenotype-Specific Nanoprobe-Assisted Phenotypic Screen Reprogram Macrophage Cell Functions for Cancer and Rheumatoid Arthritis Therapy
ACS Nano ( IF 16 )
Pub Date : 2025-03-28
DOI: 10.1021/acsnano.4c16671
Xuan Mo, Anping Shen, Yicun Han, Li Xu, Jiaqian Miao, Danni Xu, Qing Ji, Yuelong Cao, Guangbo Ge, Xinyuan Zhu, Hongping Deng
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