本文要點(diǎn)：診斷較晚和早期淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移是卵巢癌的高致死率的主要原因，及時(shí)診斷卵巢癌并進(jìn)行分期手術(shù)和治療可使患者的5年生存率超過90%。卵巢位于盆腔深處，具有復(fù)雜的解剖結(jié)構(gòu)和淋巴引流，降低了近紅外一區(qū)熒光成像（NIR-I）的分辨率和靈敏度。目前已報(bào)道的卵巢癌NIR-II成像研究側(cè)重于通過腹膜內(nèi)異種移植模型檢測(cè)晚期轉(zhuǎn)移。然而，考慮到早期癌癥檢測(cè)可顯著提高患者的生存率，因此定位早期原位卵巢腫瘤至關(guān)重要。

 

 

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研究?jī)?nèi)容：在本研究中，作者通過對(duì)DSPE-PEG（FDA批準(zhǔn)的納米顆粒產(chǎn)品的成分之一）和苯并噻二唑（一種有機(jī)NIR-II染料）進(jìn)行納米沉淀，獲得了具有明亮的近紅外熒光的聚合物納米顆粒（NIR-II NPs）。為了模擬不同的臨床場(chǎng)景，開發(fā)了早期原位腫瘤模型和晚期癌癥模型兩種模型。通過NIR-II發(fā)射（約1060nm），NIR-II NPs首次實(shí)現(xiàn)了以高信噪比（13.4）對(duì)早期原位卵巢腫瘤的NIR-II熒光成像。NIR-II NPs在系統(tǒng)性給藥后的約36小時(shí)內(nèi)，在患有晚期癌癥的小鼠中能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確檢測(cè)原位腫瘤、腫瘤區(qū)域淋巴結(jié)和微�。�<1 mm）擴(kuò)散性腹膜轉(zhuǎn)移（S/N比值均大于5）。在NIR-II熒光成像引導(dǎo)下，作者在荷瘤小鼠中實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確的手術(shù)分期，并完成了與臨床實(shí)踐相當(dāng)?shù)哪[瘤切除，這為轉(zhuǎn)化NIR-II熒光成像引導(dǎo)手術(shù)提供了臨床前數(shù)據(jù)。

圖1. NIR-II NPs的性質(zhì)和體外組織穿透分析（a）NIR-II NPs的合成示意圖（b）使用DLS和TEM，NIR-II NPs表現(xiàn)出球形，平均粒徑約80 nm（c）NIR-II NPs的紫外吸收光譜和熒光發(fā)射光譜（d）NIR-II NPs和ICG在連續(xù)激光照射下在水中的光穩(wěn)定性（e）用豬肉組織覆蓋后的NIR-II熒光成像（f）使用不同厚度的豬肉組織層的NIR-II NPs的信噪比。

 

NIR-II NPs在710 nm處有紫外吸收峰，在約1060 nm（在NIR-II區(qū)域中）處有熒光發(fā)射峰。NIR-II NPs的形狀接近球形，尺寸約80 nm，其ζ-電位值為-32±0.26 mV，表明表面帶負(fù)電，具有高穩(wěn)定性和高組織滲透性。

圖2. NIR-II NPs在卵巢癌細(xì)胞和皮下腫瘤中熒光成像。（a）與NIR-II NPs共培養(yǎng)后的癌細(xì)胞成像（b、c）注射NIR-II NPs后60小時(shí)內(nèi)皮下腫瘤的熒光成像及熒光強(qiáng)度變化（d、e）探針注射60小時(shí)后，荷瘤小鼠淋巴結(jié)的體內(nèi)成像及器官離體成像。

 

為了研究NIR-II NPs的生物成像能力，通過IGROV-1和NIR-II NPs共培養(yǎng)，結(jié)果顯示NIR-II NPs可進(jìn)入IGROV-1細(xì)胞。通過建立皮下腫瘤小鼠模型并注射探針，結(jié)果表明在注射后3小時(shí)可檢測(cè)到熒光信號(hào)，約36小時(shí)后信號(hào)達(dá)到最大值。荷瘤小鼠淋巴結(jié)的體內(nèi)成像表明，它們的頸部淋巴結(jié)、腋窩、骨盆和腹膜后淋巴結(jié)，顯示出強(qiáng)烈的熒光。離體器官分布成像表明，NIR-II NPs主要聚集在腫瘤、淋巴結(jié)、肝臟和脾臟中。

圖3. 原位微腫瘤和淋巴結(jié)NIR-II熒光成像。（a）早期原位卵巢癌模型和NIR-II熒光成像示意圖（b、c）原位卵巢腫瘤和腹膜后淋巴結(jié)及熒光引導(dǎo)的原位腫瘤切除術(shù)后的手術(shù)區(qū)域的光學(xué)圖像和相應(yīng)的NIR-II熒光圖像（d）手術(shù)前對(duì)荷瘤小鼠的表層淋巴結(jié)和盆腔淋巴結(jié)進(jìn)行成像，然后進(jìn)行熒光引導(dǎo)切除（e）淋巴結(jié)和生殖系統(tǒng)的離體NIR-II熒光成像（f）原位卵巢腫瘤和腹膜后淋巴結(jié)的組織病理切片。

 

NIR-II NPs能夠檢測(cè)到脂肪層包圍的原位腫瘤，而不會(huì)檢測(cè)到正常卵巢。并且準(zhǔn)確地檢測(cè)到微原位卵巢腫瘤（約2毫米大�。�，殘留熒光可忽略不計(jì)，表明該探針在早期檢測(cè)微小卵巢癌癥方面具有很高的潛力。NIR-II NPs在原位卵巢腫瘤的信噪比（S/N）為13.4，在腫瘤區(qū)域淋巴結(jié)（盆腔和腹膜后淋巴結(jié)）的信噪比為9.1。此外，冷凍切片熒光成像證實(shí)了腫瘤和淋巴結(jié)中存在NIR-II NPs。

圖4. 晚期卵巢癌模型中原位和轉(zhuǎn)移腫瘤的NIR-II成像（a）晚期卵巢癌癥模型和NIR-II熒光成像的示意圖（b）光學(xué)圖像和相應(yīng)的NIR-II熒光圖像（c）在NIR-II NPs熒光引導(dǎo)下切除腫瘤和病變淋巴結(jié)后的手術(shù)區(qū)域的光學(xué)圖像和相應(yīng)的NIR-II熒光圖像，術(shù)后未檢測(cè)到明顯的熒光信號(hào)（d）解剖的腸和腸系膜的HE染色切片（e）原位瘤和胰腺和子宮上的轉(zhuǎn)移瘤以及腫瘤區(qū)域淋巴結(jié)的HE染色切片。

 

為了研究NIR-II NPs在晚期卵巢癌小鼠模型中檢測(cè)原位卵巢腫瘤和腹膜轉(zhuǎn)移的能力，及其在術(shù)中熒光指導(dǎo)切除小尺寸（小于1cm）殘余病變（R0）的能力。通過建立一個(gè)晚期卵巢癌模型，發(fā)現(xiàn)NIR-II NPs可以清晰的顯示原位卵巢腫瘤、腹膜轉(zhuǎn)移和區(qū)域淋巴結(jié)邊緣，可以有效的進(jìn)行NIR-II NPs引導(dǎo)的原位腫瘤和轉(zhuǎn)移的完全切除，手術(shù)后沒有總殘留。此外，原位腫瘤、轉(zhuǎn)移瘤和腫瘤區(qū)域淋巴結(jié)的信噪比分別為7.64、7.19和8.58。因此，NIR-II NPs可以在晚期卵巢癌癥動(dòng)物模型中準(zhǔn)確識(shí)別不同部位的腫瘤，并定位手術(shù)期間需要探查和切除的腫瘤區(qū)域淋巴結(jié)。

圖5. 毒性分析（a）與NIR-II NPs共孵育后的細(xì)胞活力分析（b、c）NIR-II NPs給藥組和對(duì)照組小鼠在第1、7和28天的ALT和AST、BUN和CREA值（d）NIR-II NPs給藥組和對(duì)照組小鼠主要器官的HE染色切片。

 

由于生物安全性是生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用的先決條件，因此對(duì)NIR-II NPs的體外和體內(nèi)毒性進(jìn)行了分析。在200 μg/mL⁻¹的NIR-II NPs濃度下，細(xì)胞活力保持在80%以上，表明NIR-II NPs相對(duì)無細(xì)胞毒性。肝功能的指標(biāo)（ALT、AST）以及腎功能的指標(biāo)（BUN、CREA），均在生理范圍內(nèi)。此外，HE染色切片顯示，給藥組和對(duì)照組沒有表現(xiàn)出顯著的形態(tài)學(xué)差異。因此，NIR-II NPs在體外和體內(nèi)腫瘤成像應(yīng)用中是安全的。

 

總結(jié)與展望：在本研究中，作者合成了明亮的NIR-II NPs，并在原位腫瘤模型中實(shí)現(xiàn)了早期微卵巢癌的高信噪比（13.4）成像。這是關(guān)于NIR-II熒光成像在早期原位卵巢癌癥中的首次報(bào)道。在早期原位腫瘤模型和晚期癌癥模型中，NIR-II NPs均能準(zhǔn)確識(shí)別原位腫瘤、腫瘤區(qū)域淋巴結(jié)和微�。�<1mm）擴(kuò)散性腹膜轉(zhuǎn)移（S/N比值均大于5）。并且NIR-II NPs在手術(shù)中能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)到不同位置的微小卵巢腫瘤和腫瘤區(qū)域淋巴結(jié)。作者表示接下來的研究將側(cè)重于優(yōu)化NIR-II NPs的特性和靶向設(shè)計(jì)，并驗(yàn)證其在大動(dòng)物卵巢癌模型中的成像能力，促進(jìn)NIR-II熒光成像的臨床轉(zhuǎn)化。

 

參考文獻(xiàn)

Pu, T.; Liu, Y.; Pei, Y.; Peng, J.; Wang, Z.; Du, M.; Liu, Q.; Zhong, F.; Zhang, M.; Li, F.; Xu, C.; Zhang, X., NIR-II Fluorescence Imaging for the Detection and Resection of Cancerous Foci and Lymph Nodes in Early-Stage Orthotopic and Advanced-Stage Metastatic Ovarian Cancer Models. ACS Appl Mater Interfaces 2023.

 

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