腫瘤遞送效率低是腫瘤納米醫學面臨的一個重大挑戰。佛羅里達大學Zhoumeng Lin報道了更新版的"納米-腫瘤數據庫"，其將腫瘤中不同納米顆粒的濃度數據集從2005年至2021年的200項研究的376個數據集(1732個數據點)增加到目前的534個數據集(297項研究的2345個數據點)。
本文要點：
（1）目前的數據庫包括5個主要器官(即肝、脾、肺、心臟和腎)的1972個數據集，共8,461個濃度數據點。研究者通過3個藥代動力學參數(包括給藥效率、最大濃度和分布系數)計算腫瘤給藥和器官分布。發現中位腫瘤遞送效率為0.67%注射劑量(ID)，該數值較低，但也與既往研究保持一致。此外，研究者也采用腫瘤遞送效率的最佳回歸模型生成了不同NP因子組合的假設場景，其有望能夠實現更高的遞送效率（>3%ID），但仍需進一步的實驗來證實。
（2）在健康器官中，NP在肝臟中蓄積最高(10.69%ID/g)，其次為脾臟（6.93%ID/g）和腎臟（3.22%ID/g）。此外，作者也就如何促進NP的設計和臨床轉化提出了自己的觀點。綜上所述，該研究報告了一項擴展的“納米-腫瘤數據庫”和一些新型的統計模型，能夠為納米藥物的設計提供新的借鑒和參考。
Qiran Chen. et al. Meta-Analysis of Nanoparticle Distribution in Tumors and Major Organs in Tumor-Bearing Mice. ACS Nano. 2023
DOI: 10.1021/acsnano.3c04037
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.3c04037
