当前位置: 首页 > news >正文

N-乙酰-D-半乳糖胺——引领靶向递送新时代的关键糖分子 CAS:1811-31-0

在药物化学与递送系统飞速发展的今天,精准靶向已成为提高疗效、降低毒副作用的核心追求。N-乙酰-D-半乳糖胺(GalNAc),作为一种天然存在的氨基糖,正从基础生物化学研究走向生物医药应用的前沿,成为开发肝靶向疗法的“明星分子”和不可或缺的构建单元。

化学信息

  • 化学名称:N-乙酰基-D-半乳糖胺
  • 通用名:GalNAc
  • 化学式:C₈H₁₅NO₆
  • 分子量:221.21 g/mol
  • CAS号:1811-31-0
  • 分类:Monosaccharides

结构特点
GalNAc是半乳糖的氨基衍生物,其结构蕴含着独特的功能潜力:

  • 关键识别骨架:作为多种复杂糖链(如粘蛋白O-连接糖链)的起始糖基,其结构被生物体内特定的受体系统所精确识别。
  • 乙酰化氨基:C2位上的乙酰化氨基是其稳定存在并被特异性识别的重要化学基础,同时也为后续的化学修饰提供了位点。
  • 多羟基框架:保留了典型单糖的多羟基结构,使其具有良好的水溶性和生物相容性,也为连接递送载体或治疗分子提供了灵活的化学链接点。

主要应用与优势

  1. 肝靶向递送系统的核心配体
    • 特异性识别:GalNAc能被肝实质细胞表面高丰度表达的去唾液酸糖蛋白受体(ASGPR)高效、特异性识别。ASGPR对末端为GalNAc或半乳糖的配体具有极高的亲和力。
    • 实现肝脏靶向:将GalNAc作为靶头分子,通过共价连接至siRNA、ASO、小分子药物或纳米载体上,即可构建“特洛伊木马”,引导药物精准进入肝细胞。这极大提高了药物在靶器官的富集度,同时显著降低对其他组织的暴露和潜在毒性。
    • 内化与释放:配体-受体结合后,通过ASGPR介导的内存作用高效内化,并在胞内释放药物活性成分,实现高效胞内递送。此技术已成为当今RNAi疗法(如已上市的GalNAc-siRNA偶联药物)的黄金标准。
  2. 糖化学与糖生物学研究的基石
    • 糖缀合物合成:作为关键的起始原料或中间体,用于化学或酶法合成复杂的糖肽、糖脂及多糖,助力糖类新药和疫苗的研发。
    • 分子探针开发:可用于开发探测ASGPR表达水平或研究糖-受体相互作用的工具分子,服务于基础研究与疾病诊断。
  3. 优化治疗药物的性能
    • 改善药代动力学:赋予药物以肝脏靶向性,延长其在靶部位的作用时间,提高治疗指数。
    • 模块化设计:GalNAc三价簇状配体已成为一个模块化、经过验证的平台技术,可快速适配于不同的核酸序列或药物,加速新一代肝靶向疗法的开发进程。

结语
N-乙酰-D-半乳糖胺远不止是一个简单的糖分子。它是连接现代化学与生命科学的精巧桥梁,是解锁肝脏精准医疗的一把“智能钥匙”。从革命性的RNAi疗法到前沿的肝病靶向治疗策略,再到对生命过程中糖代码的深入解读,GalNAc正持续展现其不可或缺的价值。

以上资料由凯森斯生物小编提供,仅用于科研

相关推荐

6-脱氧-L-半乳吡喃糖CAS号:6696-41-9

N-乙酰神经氨酸CAS号: 131-48-6

D(+)-半乳糖胺盐酸盐CAS号:1772-03-8

N-乙酰基-D-半乳糖胺CAS号:1811-31-0

N-乙酰基-D-甘露糖胺CAS号: 7772-94-3

Galα1-4Galβ1-4Glc (α-D-半乳糖-(1→4)-β-D-半乳糖-(1→4)-D-葡萄糖)CAS号:66580-68-5

乳糖-N-三糖IICAS号:75645-27-1

球形异四糖CAS号:75645-26-0

唾液酸路易斯A四糖,钠盐CAS号:92448-22-1

唾液酸化路易斯XCAS号:98603-84-0

http://www.jsqmd.com/news/106835/

相关文章:

  • Python大数据基于机器学习的电商评论情感分析_6z73z1t1_论文
  • Java 的责任分层能力:为什么复杂系统里的问题,更容易被“放对位置”
  • 《国产数据库技术》学习心得:DM数据库实践之路
  • Python大数据基于深度学习的饮食计划推荐与交流分享平台_j6yqgmwm--论文
  • QM申报流程及要求
  • 第十八篇:Day52-54 前端跨端开发进阶——从“多端适配”到“跨端统一”(对标职场“全栈化”需求)
  • 数据集成怎么做才管用?这篇讲透了
  • Python大数据使用Vue.js构建的大数据分析与可视化系统_m1sf2x1m_c008
  • ARMv8-M架构IPSR寄存器读取函数解析
  • Python大数据基于深度学习的家庭用电量预测模型研究_u0iaagil--论文
  • Python和PHP学哪个比较好?
  • 互联网大厂Java面试纪实:微服务、消息队列与AI实战全流程拆解
  • Flink源码阅读:状态管理
  • Python大数据基于数据挖掘的高考志愿推荐系统的设计与实现_3ri592gf_论文
  • CordovaOpenHarmony费用趋势分析
  • 数字员工与熊猫智汇是什么?主要具备哪些智能化特性?
  • Python大数据基于深度学习的旅游推荐系统设计与实现_2019b7b4_论文
  • 基于Spring Boot 韶关华南研学基地文化遗址游学志愿平台
  • 10 个AI论文工具,助力继续教育学员高效写作!
  • Python大数据基于深度学习的图书推荐系统_ry1n8702--论文
  • 基于springboot求职与招聘系统
  • NVIDIA Project DIGITS:技术架构解析与行业解决方案全景
  • 别只盯单价!一文讲清采购决策中最容易算错的三笔账
  • 高性价比云手机 多端同步
  • 2025 新年美陈!深莞惠广购物中心活动策划设计公司【力荐】
  • 基于Spring Boot人力资源管理系统
  • 云端算力 云手机 巨 椰
  • Spring Boot 开发入门:从 0 到 1 搭建第一个 Web 项目
  • YOLOv8 改进 - 注意力机制 | EMA(Efficient Multi-Scale Attention)高效多尺度注意力通过跨空间学习增强特征表征
  • 医学图像分割2025年最新论文分享(含开源代码)