《Colloids and Surfaces B: Biointerfaces》：The Study of Transdermal Delivery Mechanism of Liposomes Using Stratum Corneum Lipid Membrane Model
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角质层脂质膜模型用于透皮递送系统研究，通过胆固醇和脂肪酸构建正交菱形（健康）和六边形（受损）模型，验证与真人皮肤渗透性一致性，发现脂质体通过胆固醇整合机制增强渗透。
作者：Yunkyeong Cho、Jun Hyun Park、Heemuk Oh、Chan Woo Park、Seong Ha Jeon、Jun Bae Lee、Jae Jung Kim
所属机构：韩国首尔弘益大学化学工程系
摘要
可靠的皮肤渗透性评估对于合理设计能够有效输送活性成分的经皮制剂至关重要。特别是，能够评估皮肤渗透性并阐明皮肤渗透促进剂（SPEs，如脂质体）渗透机制的皮肤筛选平台，对于推进经皮给药系统的发展至关重要。在此，我们开发了角质层（SC）脂质膜模型，该模型再现了人体SC的屏障特性，并能够对脂质体的经皮输送机制进行机理研究。这些模型是通过将神经酰胺、游离脂肪酸、胆固醇和胆固醇硫酸盐在聚碳酸酯膜上退火制备而成的，分别形成了代表健康和受损屏障的正交（OR）和六方（HEX）脂质堆积结构。ATR-FTIR和广角X射线散射（WAXS）分析表明，脂肪酸链的长度决定了脂质堆积方式：长链倾向于形成正交结构，而短链则有利于形成六方结构。Franz扩散实验显示，该模型的渗透趋势与切除的人体SC的实验结果相当，两种系统之间存在强相关性（k
p的皮尔逊相关系数为0.869，t
lag的皮尔逊相关系数为0.943）。当脂质体通过该模型时，其烟酰胺的渗透性明显高于水溶液和二丙二醇（DPG）制剂。渗透后的FTIR分析显示SC脂质的正交性增强，而进一步的元素分析表明这种效应是由于胆固醇整合到了SC脂质中，支持了脂质体与皮肤脂质的融合机制。总体而言，这种SC脂质膜模型能够进行定量渗透性分析并研究SPEs的机理，为皮肤护理和制药应用中的经皮给药系统的合理优化提供了支持。
引言
经皮给药系统作为将活性化合物递送到皮肤屏障中的有效策略，在皮肤护理和制药领域日益受到重视[1]、[2]、[3]、[4]。在皮肤护理领域，对高效皮肤渗透活性成分的配方需求不断增长，推动市场扩张，2024年全球市场规模约为440亿美元，并预计从2025年到2032年将以10.3%的复合年增长率（CAGR）增长[3]、[5]。与此同时，2023年全球经皮药物输送系统市场规模为625亿美元，预计到2030年将达到1367亿美元，这反映了人们对能够绕过肝脏首过代谢、实现持续药物释放的非侵入性疗法的日益增长的需求[4]、[6]、[7]。尽管经皮给药系统应用广泛，但其效率仍受到皮肤固有屏障特性的强烈限制[8]、[9]。皮肤的最外层——角质层（SC）是防止水分流失和物质渗透的主要屏障[10]、[11]、[12]。其屏障功能由其特有的“砖块-砂浆”结构决定，其中角质形成细胞嵌入在细胞间的脂质基质中[13]、[14]、[15]。这种主要由神经酰胺、游离脂肪酸和胆固醇组成的脂质基质形成了有序的堆积结构，为物质渗透提供了主要途径[16]、[17]、[18]、[19]、[20]。因此，只有有限范围的化合物能够通过经皮途径达到功能或治疗相关的浓度，这凸显了开发更高效经皮给药系统的必要性。这类系统的合理开发依赖于可靠的皮肤渗透性和屏障完整性评估，这些参数对于预测体内性能和优化制剂设计至关重要[21]、[22]。
传统的评估方法，包括人体临床试验和使用切除的人体皮肤进行的体外测试，被认为是评估皮肤渗透性的金标准。然而，由于组织获取受限以及个体间差异[23]、[24]，这些方法的广泛应用受到限制。为了解决这些问题，人们开发了替代模型，包括动物皮肤[25]、[26]、重组人体皮肤（RHS）[27]、[28]和合成膜[29]、[30]、[31]。虽然动物皮肤易于处理，但其在解剖结构和成分上与人类皮肤存在显著差异[32]、[33]、[34]、[35]、[36]。此外，包括欧盟2009年颁布的化妆品行业禁止动物实验的法规，也逐步限制了其在经皮给药评估中的使用[37]、[38]。基于人源表皮角质形成细胞的RHS模型（如EpiSkin
TM和EpiDerm
TM）形成了具有SC层的多层表皮[39]、[40]。尽管RHS模型再现了整体的表皮结构，但其SC脂质组成和厚度与天然皮肤不同，导致屏障功能减弱[41]。此外，它们漫长的制备过程和较高的成本限制了其实际应用。合成膜旨在模仿人类皮肤的屏障特性。早期的硅基膜（如Silatos
TM、Silastic
TM [29]和聚二甲基硅氧烷[42]）已发展为多层系统，代表产品为Strat-M? [24]。Strat-M?由聚醚砜和聚烯烃层组成，表面含有脂质，可模拟SC的特性。虽然其多层结构再现了皮肤中的扩散梯度，但简化的水孔可能导致亲水化合物的渗透性被高估[24]、[43]。尽管Strat-M?质量均匀且保质期长，但它缺乏SC的有序细胞间结构，成本较高，限制了其广泛应用。因此，迫切需要具有高重复性、可靠性和成本效益的皮肤筛选模型来进行皮肤渗透性测试。
除了提供可靠的、具有成本效益的筛选方法外，能够分析皮肤渗透促进剂（SPEs）经皮输送机制的皮肤模型还可以成为加速高性能经皮给药系统设计的强大工具。脂质体是最广泛使用的SPEs之一，它们是由一个或多个同心磷脂双层包围水核心自组装而成的胶体囊泡，能够封装亲水性和亲脂性化合物[44]、[45]、[46]、[47]、[48]、[49]、[50]、[51]、[52]。它们的结构允许同时溶解多种活性成分，同时其生物相容性、可降解性和结构可调性使其成为理想的皮肤输送纳米载体[45]、[46]、[47]、[53]。尽管脂质体被广泛使用，但其皮肤渗透机制仍主要基于假设且了解不足[51]、[54]、[55]。几十年来提出了多种假说，包括完整的囊泡渗透、囊泡-脂质融合以及皮肤界面处的脂质交换，但尚未有理论得到普遍验证[54]、[55]。相比之下，改良的脂质体系统（如transosomes、ethosomes和含有SPE的脂质纳米囊泡（SPE-LNVs）通过明确的机制（如脂质流动或细胞间变形）表现出增强的渗透性，但其使用受到不稳定性、刺激性和制剂复杂性的限制[54]、[56]、[57]、[58]。传统的脂质体则具有结构简单、生物相容性高、配方灵活性强和长期稳定性好等优点，且无需使用刺激性溶剂或表面活性剂[59]。阐明其精确的渗透机制将有助于实现更高效、安全和有效的活性化合物输送。
在这里，我们提出了一个SC脂质膜模型的开发，该模型紧密模仿了天然SC的结构和成分特性。我们创建了一个健康的正交（OR）模型——其特征是紧密堆积的脂质链和完整的屏障功能，可模拟正常的人类皮肤。此外，通过调节脂质组成，我们还创建了一个受损的六方（HEX）模型——其特征是松散的脂质堆积和受损的屏障功能，可代表特应性皮炎和银屑病等病理状态[60]、[61]。我们的系统能够直接模拟不同的屏障状态，同时确保脂质堆积结构的可重复性，从而为经皮输送研究提供了可靠的平台。此外，OR和HEX模型是以低成本神经酰胺制造的，保证了系统的经济可行性。利用这一平台，我们观察到了脂质体渗透后脂质堆积结构的特征性变化，从而揭示了它们与皮肤屏障的相互作用。总体而言，SC脂质膜模型为经皮输送研究提供了一个多功能且具有机理信息的平台，支持了先进皮肤护理和制药制剂的开发。
材料
神经酰胺NP（Ceramide IIIB，9-Octadecenamide，N-[(1S,2S,3-R)-2,3-dihydroxy-1-(hydroxymethyl)heptadecyl]，EVONIK公司，德国，CAS编号178436-06-1）、二十二碳六烯酸（NAA?-222S，NOF公司，日本，CAS编号112-85-6）、胆固醇（Active Concepts公司，美国，CAS编号57-88-5）以及脂质体由COSMAX公司（韩国）提供。用于制备脂质体的材料还包括氢化卵磷脂（Lipoid Kosmetik公司，瑞士，Lipoid P 75-3）、胆固醇（Active Concepts公司，美国）和二丙二醇（SKC）。
SC脂质膜模型的制备与表征
SC脂质膜模型的设计旨在再现天然人类SC的结构（图1）。该模型是通过将脂质溶液均匀喷涂在具有80纳米孔径的聚碳酸酯膜上制备的（图1）。在天然SC中，角质形成细胞之间的间距约为75纳米[70]、[71]、[72]，因此选择该孔径来模拟这种细胞间间距。聚碳酸酯膜代表了被不可渗透的角质化包膜包围的角质形成细胞。
结论
在本研究中，我们建立了能够紧密再现天然人类SC结构和功能的SC脂质膜模型。使用低成本的神经酰胺NP和不同链长的游离脂肪酸（如LA和BA），我们成功构建了健康的OR模型和患病的HEX模型，并通过ATR-FTIR和WAXS分析进行了验证。渗透实验表明，所制备的SC脂质膜模型表现出可量化的渗透行为。
作者贡献声明
Seong Ha Jeon：研究、数据整理。
Jun Bae Lee：监督、项目管理、资金获取、概念构思。
Jae Jung Kim：撰写——审阅与编辑、监督、项目管理、方法学、资金获取、形式分析、概念构思。
Yunkyeong Cho：撰写——审阅与编辑、初稿撰写、可视化、方法学、研究、形式分析、数据整理。
Jun Hyun Park：撰写——初稿撰写、可视化、方法学。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。
致谢
本研究得到了韩国健康产业开发研究所（KHIDI）通过韩国卫生与福利部资助的韩国健康技术研发项目（RS-2023-KH140863）的支持，以及弘益大学创新支持计划基金和弘益大学研究基金的支持。
