肿瘤递送效率低是肿瘤纳米医学面临的一个重大挑战。佛罗里达大学Zhoumeng Lin报道了更新版的"纳米-肿瘤数据库"，其将肿瘤中不同纳米颗粒的浓度数据集从2005年至2021年的200项研究的376个数据集(1732个数据点)增加到目前的534个数据集(297项研究的2345个数据点)。

本文要点：

（1）目前的数据库包括5个主要器官(即肝、脾、肺、心脏和肾)的1972个数据集，共8,461个浓度数据点。研究者通过3个药代动力学参数(包括给药效率、最大浓度和分布系数)计算肿瘤给药和器官分布。发现中位肿瘤递送效率为0.67%注射剂量(ID)，该数值较低，但也与既往研究保持一致。此外，研究者也采用肿瘤递送效率的最佳回归模型生成了不同NP因子组合的假设场景，其有望能够实现更高的递送效率（>3%ID），但仍需进一步的实验来证实。

（2）在健康器官中，NP在肝脏中蓄积最高(10.69%ID/g)，其次为脾脏（6.93%ID/g）和肾脏（3.22%ID/g）。此外，作者也就如何促进NP的设计和临床转化提出了自己的观点。综上所述，该研究报告了一项扩展的“纳米-肿瘤数据库”和一些新型的统计模型，能够为纳米药物的设计提供新的借鉴和参考。

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