秋海棠药用植物乙酸乙酯部位与辣木（Moringa oleifera L.）叶乙醇部位的自纳米乳给药系统（SNEDDS）

《Journal of Nanotechnology》：Self-Nanoemulsifying Drug Delivery System (SNEDDS) of Ethyl Acetate Fraction of Begonia medicinalis Herb and Ethanol Fraction of Moringa oleifera L. Leaves

　　

秋海棠药用植物乙酸乙酯部位与辣木（Moringa oleifera L.）叶乙醇部位被联合开发为自纳米乳给药系统（self-nanoemulsifying drug delivery system, SNEDDS），以提高联合部位的溶解度。本研究旨在采用Design-Expert软件中的D-最优混料设计（D-optimal mixture design, DMD）方法，确定初榨椰子油（virgin coconut oil, VCO）、Tween 80和丙二醇的最优浓度，并采用体外MTT法评价植物化学成分及抗癌活性。最优处方的确定基于材料组分与响应之间的方差分析（analysis of variance, ANOVA）统计分析。随后依据接近1的期望度（desirability）值选择最优处方。处方优化共得到9个处方。最优处方为处方5，即13% VCO、60% Tween 80和22%丙二醇。其表征结果显示，最优处方的粒径为17.3?±?0.51?nm，多分散指数（polydispersity index, PDI）为0.17?±?0.02，乳化时间为25?±?1.00?s，透过率为85.11%?±?0.39%。总酚含量、总黄酮含量和总皂苷含量分别为54.90?±?0.77?mg GAE/g、43.85?±?2.18?mg QE/g和271.27?±?7.10?mg EE/g。优化后的处方能够抑制HeLa和T47D癌细胞增殖，其IC₅₀分别为21.8?μg/mL和117.3?μg/mL。因此，该研究表明，DMD能够有效描述并预测联合部位的最优SNEDDS处方。

该文发表于《Journal of Nanotechnology》，围绕药用植物活性部位的纳米递送优化展开，研究目标明确聚焦于将秋海棠药用植物（Begonia medicinalis）乙酸乙酯部位与辣木（Moringa oleifera）叶乙醇部位构建为自纳米乳给药系统（SNEDDS），并通过统计学优化策略提升其理化性质及体外抗癌活性。研究背景在于，B. medicinalis与M. oleifera均已被证实含有具有药理潜力的植物化学成分，其中包括黄酮类、酚类、糖苷类及皂苷类等。这些成分在既往研究中显示出抗氧化、免疫调节、细胞毒及抗癌等活性。然而，植物来源活性成分往往存在疏水性较强、溶解度不足、生物利用度受限等共性问题，限制了其进一步开发与应用。尤其在复方或组合部位应用中，不同成分的溶出、分散及跨膜转运效率更容易成为制剂开发瓶颈。因此，研究人员开展本项研究，旨在借助SNEDDS这一适用于疏水性成分的纳米递送体系，提高联合部位的分散性与乳化性能，并结合D-最优混料设计（DMD）建立高效的配方优化路径。

从研究思路看，本文不仅关注纳米制剂构建本身，还强调处方因素与最终制剂性能之间的量化关系。研究人员选择初榨椰子油（VCO）作为油相，Tween 80作为表面活性剂，丙二醇作为助表面活性剂，基于其理化相容性与既往在天然产物SNEDDS中的应用基础进行配伍设计。与传统依赖大量试错实验的方法不同，本研究引入Design-Expert软件中的DMD方法，在组分总和必须为100%的约束条件下，对油相、表面活性剂和助表面活性剂的比例空间进行系统探索，以较少实验次数识别最优配方。这一研究具有实际意义，因为其同时回应了天然产物纳米制剂开发中“成分复杂、优化空间大、实验成本高”的关键问题。

研究人员采用的主要技术方法包括：对B. medicinalis叶和茎以及M. oleifera叶进行70%乙醇提取，并分别通过连续液-液分配获得乙酸乙酯部位和乙醇部位；以1:1比例联合两种部位，利用D-最优混料设计构建9个SNEDDS处方；采用动态光散射（dynamic light scattering, DLS）测定粒径与PDI，采用紫外-可见分光光度法测定透过率，采用溶出装置评价乳化时间；以HeLa宫颈腺癌细胞和T47D乳腺导管癌细胞为体外模型，采用MTT法评估细胞毒活性并计算IC₅₀；同时测定最优处方中的总酚、总黄酮和总皂苷含量。统计分析主要使用Design-Expert进行ANOVA建模，并借助R软件完成剂量-反应曲线与IC₅₀计算。

3.1. SNEDDS Optimization and Characterization

该部分主要阐明处方优化过程及其统计学基础。研究人员首先指出，油相、表面活性剂与助表面活性剂之间的比例平衡，是决定SNEDDS自乳化效率、液滴粒径和体系稳定性的核心因素。DMD设计所得9个处方全部形成了小于100?nm的纳米级颗粒，说明所构建体系整体处于可接受的SNEDDS粒径范围内。统计结果表明，粒径响应模型不显著（p = 0.7928），提示在本研究设定的处方范围内，各组分比例变化对粒径影响不显著；但乳化时间和透过率模型显著，分别提示处方变量会显著影响自乳化效率与体系澄清度。

进一步ANOVA结果显示，乳化时间模型显著（F = 20.88, p = 0.0464），其中线性混料项显著，说明各单一组分比例对乳化行为具有主要影响；而交互作用项虽有一定贡献，但统计学上未达显著。透过率模型则高度显著（F = 2694.42, p = 0.0004），且线性项与多项交互作用项均显著，说明体系透明度对处方组成高度敏感。研究人员据此认为，在本体系中，透过率是更关键的优化响应参数。

在处方表征方面，9个处方的粒径约为13.7–20.2?nm，PDI为0.13?±?0.03至0.40?±?0.004，提示液滴分布整体较为均一。除处方3外，其余处方透过率均接近90%或以上，说明形成的纳米乳滴较小且分散良好；处方3透过率仅24.48%，提示其可能存在较大液滴、部分乳化或分散不完全等问题，从反面证明优化步骤的必要性。所有处方乳化时间均小于1?min，符合良好SNEDDS的基本要求。

在等高线图与响应面分析中，研究人员进一步归纳出：粒径受组分影响不明显；丙二醇浓度与较短乳化时间相关；Tween 80和丙二醇升高有助于提高透过率，而VCO升高则可能降低透过率。最终，研究人员依据期望度值接近1的原则，选定处方5为最优处方，即13% VCO、60% Tween 80和22%丙二醇，其期望度为0.862。预测值与实测值之间的偏差均低于10%，其中粒径偏差7.32%、乳化时间偏差0.90%、透过率偏差0.20%，表明DMD模型具有较好的预测可靠性。最优处方的实际表征结果为：粒径17.3?±?0.51?nm，PDI 0.17?±?0.02，乳化时间25?±?1.00?s，透过率85.11%?±?0.39%。这一结果说明，在较低Tween 80用量目标下，研究人员仍获得了兼顾快速乳化、较高透明度和纳米尺度液滴的优化体系。

3.2. In Vitro Anticancer Assay and Phytochemical Compounds of Optimized SNEDDS Formula

该部分聚焦最优处方F5的体外抗癌活性及植物化学组成。研究人员选择HeLa和T47D两种细胞系，分别代表女性常见的宫颈癌与乳腺癌模型。MTT实验结果表明，F5对HeLa细胞的抑制作用强于对T47D细胞的抑制作用，IC₅₀分别为21.8?μg/mL和117.3?μg/mL。这表明该优化SNEDDS处方在不同癌细胞类型中的细胞毒性存在差异，且对HeLa细胞表现出更强活性。

研究还进一步比较了F5与SNEDDS空白基质（base）的活性差异。结果显示，F5在两种细胞中的IC₅₀均明显低于SNEDDS base，其中HeLa细胞中base的IC₅₀为41.6?μg/mL，而T47D细胞中base的IC₅₀为587.4?μg/mL，且与F5比较差异显著（p < 0.05）。这一结果说明，联合植物活性部位载入SNEDDS后，体系的体外抗癌活性得到增强。作者将这一提升归因于SNEDDS改善了疏水性活性成分的溶解、稳定性和细胞膜通透性，从而有利于活性成分进入癌细胞并发挥作用。

植物化学测定结果显示，F5中总皂苷含量最高，为271.27?±?7.10?mg EE/g；总酚和总黄酮含量分别为54.90?±?0.77?mg GAE/g和43.85?±?2.18?mg QE/g。研究人员据此指出，皂苷可能是该优化处方中的重要活性成分之一，这与既往关于B. medicinalis中三萜皂苷和甾体糖苷具有抗癌潜力的报道相一致。尽管本文未进一步分离单体成分或开展机制实验，但数据表明该优化纳米制剂兼具明确的植物化学负载特征和可测量的体外细胞毒作用。

从讨论角度看，本文的核心贡献在于证明了D-最优混料设计能够在受限配方空间内有效筛选联合植物部位SNEDDS的最优组成，并建立处方变量与关键制剂响应之间的统计联系。研究结果显示，粒径在研究范围内表现出一定稳健性，而乳化时间和透过率则是更能反映处方差异的关键质量属性。最优配方兼具纳米尺度液滴、较低PDI、快速乳化和较高透过率，并在HeLa和T47D细胞中表现出体外抗癌活性。文章也明确指出若干局限性，包括未测定ζ电位（zeta potential）、浊点（cloud point）和稀释稳健性，未构建伪三元相图，也未开展不同储存条件下的稳定性研究，因此当前结论仍主要限于配方优化与体外初步活性评价。

研究结论部分可译为：研究人员采用D-最优混料设计（DMD）作为SNEDDS处方优化工具。优化后的SNEDDS处方（F5）由B. medicinalis乙酸乙酯部位与M. oleifera乙醇部位联合组成，其处方组成为13% VCO、60% Tween 80和22%丙二醇。该最优处方表现出良好的SNEDDS特性，包括17.3?±?0.51?nm的粒径、0.17?±?0.02的PDI、25?±?1.00?s的乳化时间以及85.11%?±?0.39%的透过率，并对HeLa和T47D癌细胞具有较强细胞毒活性。此外，该处方还含有较高水平的皂苷、酚类和黄酮类化合物。

总体而言，本文以较完整的处方优化—理化表征—体外活性评价路径，展示了两种药用植物活性部位联合纳米递送的可行性。其重要意义在于，为疏水性植物活性部位的制剂化提供了统计学支持的SNEDDS开发范式，同时为后续稳定性研究、体内递送评价及抗癌机制研究奠定了处方基础。