β石竹烯脂质体对蛛网膜下腔出血大鼠的神经血管单元的保护作用及机制研究
发布时间:2021-10-19 21:04
目的:蛛网膜下腔出血(Subarachnoid hemorrhage,SAH)是一种出血性脑卒中,具有极高的死亡率和致残率。大量研究证实,早期脑损伤(Early brain injury,EBI)是SAH后高致死、致残率的主要原因。神经血管单元(Neurovascular unit,NVU)概念的提出更好地解释了EBI发生的结构基础及病理生理过程。在前期脑缺血研究中我们发现β石竹烯(β-caryophyllene,BCP)具有改善脑循环减轻神经功能受损的作用,但因其理化性质影响了其在体内研究的应用。本研究首先制备了改善β石竹烯理化性质的制剂--β石竹烯脂质体(β-caryophyllene loaded liposomes,BCP-LP),然后通过构建大鼠SAH模型,使用BCP-LP干预以评估其对EBI的保护作用,进一步探讨对NVU损伤的改善作用,并初步探讨其作用的生物学机制。方法:1、采用乙醇注入-超声分散法制备BCP-LP,然后考察其包封率、显微形态、微粒粒径、ζ电位和体外释放行为,建立BCP体内测定方法,并初步检测其体内生物利用度。2、选用雄性Sprague Dawley大鼠,通...
【文章来源】:重庆医科大学重庆市
【文章页数】:94 页
【学位级别】:博士
【部分图文】:
BCP-LP透射电镜扫描图片
重庆医科大学博士研究生学位论文21对BCP-LP的体外释放结果进行数据拟合,结果如表1.3中所示。从得到的零级方程、一级方程、Higuchi方程、Ritger-Peppas方程和Weibull方程的数据拟合结果来看,BCP-LP的体外释药行为更符合一级释药模型,说明脂质体中药物的释放和药物的浓度相关。而在Ritger-Peppas方程(Q=ktn)拟合结果中,BCP-LP的参数n值为0.5814,当n值在0.45~0.89范围内,药物的释放为Fick扩散和凝胶骨架溶蚀两种机制共同作用,表明BCP从脂质体上的释放行为包括扩散和脂质体骨架溶蚀两种方式。图1.2BCP-LP和BCP-MIXTURE的体外释药曲线Figure1.2InvitroreleaseprofilesofBCP-LPandBCP-MIXTURE表1.3BCP-LP体外释放数据拟合结果Table1.3InvitroreleasedatafittingresultsBCP-LPEquationscategoryEquationsrZero-orderequationQ=0.2417·t+27.30890.8742First-orderequationln(100-Q)=4.3324-0.006·t0.9647HiguchiequationQ=5.2949·t1/2+7.83240.9492Ritger-PeppasequationQ=4.1994·t0.58140.9513WeibullequationLn(1/1-Q)=0.4316·lnt-0.86690.9581
重庆医科大学博士研究生学位论文223.4血浆样品标准曲线的建立按照2.5.3项下方法,精密配制BCP和内标(5.035μg/ml萘)的标准储备液,按样品处理方法处理后,GC进样检测,测得峰面积。以BCP与内标的峰面积比(A)对BCP质量浓度(C)作线性回归,得到标准曲线方程如下图所示,且r=0.9992,说明采用该检测方法检测BCP,其浓度在0.03906μg/mL到5.0000μg/mL范围内线性关系良好。图1.3BCP血浆样品标准曲线Figure1.3StandardcurveofBCPplasmasamples3.5大鼠体内生物利用度分析按照2.5项下方法,得到BCP-LP和BCP-OLIVE的大鼠血浆药物浓度变化曲线如图1.4所示。从图中可以看出,经腹腔注射BCP-LP的大鼠血浆中BCP的药物浓度明显高于BCP-OLIVE组的药物浓度,但BCP-LP给药后,出现最大血药浓度的时间与BCP-OLIVE相比较晚。采用软件DAS2.0对BCP-LP和BCP-OLIVE的大鼠血浆药物浓度数据进行处理,得到两组药物在大鼠体内的药物代谢动力学参数如表1.4中所示。比较两组数据发现,BCP-LP给药后的达峰时间(Tmax)较BCP-OLIVE晚,但BCP-LP组的最大血药浓度(Cmax)、平均滞留时间(MRT)以及曲线下面积(AUC)均比
【参考文献】:
期刊论文
[1]Nanocarriers as a powerful vehicle to overcome blood-brain barrier in treating neurodegenerative diseases: Focus on recent advances[J]. Xiaoqian Niu,Jiejian Chen,Jianqing Gao. Asian Journal of Pharmaceutical Sciences. 2019(05)
[2]In vivo observation of cerebral microcirculation after experimental subarachnoid hemorrhage in mice[J]. Xiao-mei Yang,Xu-hao Chen,Jian-fei Lu,Chang-man Zhou,Jing-yan Han,Chun-hua Chen. Neural Regeneration Research. 2018(03)
本文编号:3445598
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【文章页数】:94 页
【学位级别】:博士
【部分图文】:
BCP-LP透射电镜扫描图片
重庆医科大学博士研究生学位论文21对BCP-LP的体外释放结果进行数据拟合,结果如表1.3中所示。从得到的零级方程、一级方程、Higuchi方程、Ritger-Peppas方程和Weibull方程的数据拟合结果来看,BCP-LP的体外释药行为更符合一级释药模型,说明脂质体中药物的释放和药物的浓度相关。而在Ritger-Peppas方程(Q=ktn)拟合结果中,BCP-LP的参数n值为0.5814,当n值在0.45~0.89范围内,药物的释放为Fick扩散和凝胶骨架溶蚀两种机制共同作用,表明BCP从脂质体上的释放行为包括扩散和脂质体骨架溶蚀两种方式。图1.2BCP-LP和BCP-MIXTURE的体外释药曲线Figure1.2InvitroreleaseprofilesofBCP-LPandBCP-MIXTURE表1.3BCP-LP体外释放数据拟合结果Table1.3InvitroreleasedatafittingresultsBCP-LPEquationscategoryEquationsrZero-orderequationQ=0.2417·t+27.30890.8742First-orderequationln(100-Q)=4.3324-0.006·t0.9647HiguchiequationQ=5.2949·t1/2+7.83240.9492Ritger-PeppasequationQ=4.1994·t0.58140.9513WeibullequationLn(1/1-Q)=0.4316·lnt-0.86690.9581
重庆医科大学博士研究生学位论文223.4血浆样品标准曲线的建立按照2.5.3项下方法,精密配制BCP和内标(5.035μg/ml萘)的标准储备液,按样品处理方法处理后,GC进样检测,测得峰面积。以BCP与内标的峰面积比(A)对BCP质量浓度(C)作线性回归,得到标准曲线方程如下图所示,且r=0.9992,说明采用该检测方法检测BCP,其浓度在0.03906μg/mL到5.0000μg/mL范围内线性关系良好。图1.3BCP血浆样品标准曲线Figure1.3StandardcurveofBCPplasmasamples3.5大鼠体内生物利用度分析按照2.5项下方法,得到BCP-LP和BCP-OLIVE的大鼠血浆药物浓度变化曲线如图1.4所示。从图中可以看出,经腹腔注射BCP-LP的大鼠血浆中BCP的药物浓度明显高于BCP-OLIVE组的药物浓度,但BCP-LP给药后,出现最大血药浓度的时间与BCP-OLIVE相比较晚。采用软件DAS2.0对BCP-LP和BCP-OLIVE的大鼠血浆药物浓度数据进行处理,得到两组药物在大鼠体内的药物代谢动力学参数如表1.4中所示。比较两组数据发现,BCP-LP给药后的达峰时间(Tmax)较BCP-OLIVE晚,但BCP-LP组的最大血药浓度(Cmax)、平均滞留时间(MRT)以及曲线下面积(AUC)均比
【参考文献】:
期刊论文
[1]Nanocarriers as a powerful vehicle to overcome blood-brain barrier in treating neurodegenerative diseases: Focus on recent advances[J]. Xiaoqian Niu,Jiejian Chen,Jianqing Gao. Asian Journal of Pharmaceutical Sciences. 2019(05)
[2]In vivo observation of cerebral microcirculation after experimental subarachnoid hemorrhage in mice[J]. Xiao-mei Yang,Xu-hao Chen,Jian-fei Lu,Chang-man Zhou,Jing-yan Han,Chun-hua Chen. Neural Regeneration Research. 2018(03)
本文编号:3445598
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