脂质纳米颗粒（LNPs）作为新一代药物递送系统，因其优异的生物相容性、可调控的靶向性及高载药能力，在癌症治疗领域展现出巨大潜力。然而，药物负载量作为LNPs的关键参数，其如何影响纳米颗粒的体内行为及治疗效果仍缺乏系统性研究。传统研究多聚焦于材料组成或表面修饰对LNPs性能的影响，而忽视了药物负载量这一内在因素可能引发的物理化学性质变化（如粒径、表面电荷、刚性等），进而影响其生物分布及细胞摄取。近日，澳大利亚阿德莱德大学Chun-Xia Zhao 等人在Advanced Healthcare Materials期刊上发表题为“DNA Barcoding-Enabled Tracking of Lipid Nanoparticles: Drug-Loading-Dependent Biodistribution and Tumor Microenvironment Targeting”的研究。本研究首次利用DNA条形码技术，实现了对不同药物负载量LNPs体内行为的精准追踪，为优化LNPs设计提供了新策略。

01
实验结果

1.1 DNA条形码标记LNPs的筛选与表征：

通过顺序纳米沉淀法，我们成功制备了六种不同N/P比（氮/磷比，代表阳离子胺基与阴离子核酸磷酸基的比例）的DNA条形码标记LNPs，并固定了理论药物负载量为30%的多西他赛（DTX）。在筛选过程中，我们发现随着N/P比的增加，DNA条形码的包封效率（EE%）显著提升，当N/P比≥3时，EE%达到峰值约90%，并在N/P=6时略有下降。这一结果表明，适量的离子化脂质对于实现高效的DNA包封至关重要。进一步，我们选择了N/P比为3的配方作为后续实验的最优条件，因为该配方在保持高DNA包封效率的同时，也展现了良好的稳定性。

Figure 1. Screening and characterization of b-LNPs with varying N/P ratios

在最优N/P比条件下，我们制备了低（1%）、中（16%）、高（26%）三种药物负载量的DNA条形码标记LNPs（分别标记为b-LNPs-Low、b-LNPs-Medium、b-LNPs-High）。表征结果显示，三种LNPs的粒径均约为80 nm，PDI值均低于0.2，表明其粒径分布均匀。透射电镜（TEM）观察进一步证实了LNPs的球形形态，且实际粒径略小于DLS测量值，这可能是由于水合层的存在。此外，三种LNPs的表面电荷均约为-15 mV，显示出良好的胶体稳定性。在药物和DNA包封效率方面，随着药物负载量的增加，DNA包封效率保持稳定（≈90%），而药物包封效率则有所下降，但均保持在足够支持后续实验的水平。

Figure 2. Characterization of b-LNPs with high, medium, and low drug loadings.

1.2 体外细胞摄取实验：

为了评估不同药物负载量LNPs在体外的细胞摄取情况，我们使用了4T1乳腺癌细胞和骨髓来源巨噬细胞（BMDMs）作为模型细胞。首先，我们验证了裸DNA条形码在两种细胞中的摄取效率，结果显示，在24小时孵育后，三种DNA条形码的摄取效率均约为40%，且无显著差异。这一结果确保了后续实验中DNA条形码作为追踪标记的可靠性。接下来，我们将混合后的三种b-LNPs（每种b-LNP的DNA条形码量相同）与4T1细胞或BMDMs共孵育24小时。结果显示，在4T1细胞中，三种b-LNPs的摄取效率无显著差异，均在20-35%之间。然而，在BMDMs中，b-LNPs-High的摄取效率显著高于b-LNPs-Medium和b-LNPs-Low，分别高出约20倍。这一差异可能与高药物负载LNPs的物理化学性质变化有关，如刚性增加和疏水性增强，这些变化可能触发了BMDMs更强的吞噬作用。

为了进一步验证这一假设，我们采用了Transwell共培养模型，模拟TME中的细胞间相互作用。结果显示，即使在共培养条件下，b-LNPs-High仍表现出对BMDMs的显著偏好性摄取，进一步支持了药物负载量在调控LNPs细胞靶向性中的关键作用。

Figure 3. In vitro cellular uptake of b-LNPs with different drug loadings.

1.3 体内分布实验：

为了探究不同药物负载量LNPs在体内的分布情况，我们将混合后的三种b-LNPs静脉注射至4T1肿瘤小鼠模型。24小时后处死小鼠，收集主要器官及肿瘤组织，通过qPCR定量分析DNA条形码的分布。结果显示，三种b-LNPs在脾脏和肝脏中的积累量最高，其次是肾脏、肺、心脏和脑。值得注意的是，b-LNPs-High在脾脏中的积累量显著高于b-LNPs-Low（60% vs. 40%），而b-LNPs-Low则主要被肝脏清除（>50%）。这一分布模式与LNPs的物理化学性质密切相关，高刚性纳米颗粒更易被脾脏巨噬细胞识别并摄取，而低刚性颗粒则倾向于被肝脏库普弗细胞清除。

1.4 TME细胞靶向性实验：

为了评估不同药物负载量LNPs在TME中的细胞靶向性，我们利用Percoll梯度离心及免疫磁珠分选技术，从肿瘤组织中分离出TAMs和癌细胞。qPCR定量分析结果显示，TAMs对所有b-LNPs的摄取量均显著高于癌细胞。其中，b-LNPs-High在TAMs中的摄取量最高，表明其具有更强的TAMs靶向性。进一步分析显示，b-LNPs-High的癌细胞/TAMs摄取比显著低于其他两组，进一步证实了高药物负载LNPs对TAMs的偏好性靶向。

Figure 4. In vivo accumulation of b-LNPs with different drug loadings in 4T1 tumor-bearing mice.

02
结论

本研究通过整合DNA条形码技术，系统评估了不同药物负载量对LNPs体内分布及TME靶向性的影响。实验结果表明，高药物负载LNPs显著富集于脾脏并优先被TAMs摄取，而低药物负载LNPs则主要被肝脏清除。这一发现为优化LNPs设计提供了关键依据，即通过调控药物负载量，可实现对其生物分布及细胞靶向性的精准调控。未来研究将进一步探索药物负载量影响LNPs物理化学性质的具体机制，并开发基于药物负载量的个性化纳米药物递送系统。