Controlled Delivery of Nitric Oxide Using Porous Organic Cages

物理吸附 材料科学 吸附 多孔性 化学工程 化学吸附 密度泛函理论 纳米技术 氧化物 多孔介质 一氧化氮 工作(物理) 气相 高分辨率 药物输送 选择性吸附 过程(计算)
作者
Zhe Jia,D. Hu,Yaxuan Su,Hongqing Li,Jinjin Zhang,Heng Ji,Yang Zou,Sen Hong,Ming Liu
出处
期刊:ACS Applied Materials & Interfaces [American Chemical Society]
卷期号:17 (49): 67351-67360 被引量:2
标识
DOI:10.1021/acsami.5c18890
摘要

In recent years, gas therapy has demonstrated significant potential in the biomedical field. However, existing gas delivery materials often suffer from a limited loading capacity and potential biotoxicity. Porous organic cages (POCs), an emerging subclass of porous materials, offer distinct advantages for gas adsorption and separation due to their intrinsic porosity, solubility, and structural tunability. Herein, we present the first experimental investigation of POCs for nitric oxide (NO) delivery. The tunable molecular design of POCs enables dual adsorption capabilities mechanisms: physisorption and chemisorption via the incorporation of NO-reactive moieties. Through a combination of experimental characterizations and density functional theory calculations, we demonstrated that NO reacts with amine-functionalized POCs to form NONOates, which enables controlled NO release under physiological conditions. High resolution mass spectroscopy provided direct evidence for the process of the formation of NONOates, facilitated by the well-defined and discrete molecular structure of POCs. This work establishes POCs as a promising platform for NO delivery and highlights their broader potential for biomedical applications beyond gas therapy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Nole应助ricky采纳,获得10
1秒前
1秒前
1秒前
积极的严青完成签到,获得积分10
1秒前
郎琳发布了新的文献求助10
1秒前
Feliciti完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
科研通AI6.4应助唯手熟尔采纳,获得10
2秒前
2秒前
2秒前
2秒前
彭于晏应助方一乔采纳,获得10
3秒前
3秒前
桔子完成签到,获得积分20
3秒前
着急帅发布了新的文献求助10
3秒前
xing_xing应助老大车采纳,获得20
4秒前
suz发布了新的文献求助10
4秒前
zeng发布了新的文献求助10
4秒前
eleven发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
现代的白枫完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
凉笙墨染发布了新的文献求助10
6秒前
ALLUREL完成签到,获得积分10
6秒前
老鱼吹浪完成签到,获得积分10
6秒前
贾小云完成签到 ,获得积分10
7秒前
大风车完成签到,获得积分20
7秒前
小鱼爱吃肉应助lhbuj采纳,获得10
8秒前
8秒前
jianghaihs完成签到 ,获得积分10
8秒前
晓军发布了新的文献求助10
8秒前
路北庄南发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
研友_VZG7GZ应助尹亚采纳,获得10
9秒前
桃大屁完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
leadsyew完成签到,获得积分10
10秒前
黄橙子完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
12秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The Effective Clinical Neurologist 3ed 500
The Great Hymn to Šamaš 500
Moody's Ratings Rising AI spending narrows the gap, but US hyperscalers retain edge over Chinese peers 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7696518
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9256623
关于积分的说明 20003868
捐赠科研通 7270989
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3292800
关于科研通互助平台的介绍 2448373
邀请新用户注册赠送积分活动 2298522