脂质纳米颗粒（LNP）作为mRNA药物的核心递送载体，其临床前景往往在很大程度取决于它在非人灵长类（NHP）体内的表现。但长久以来，怎么在NHP里高效、合规地比较多种LNP配方，一直是让药物研发人员头疼的难题。

　　传统路径有两条，但都不理想：

　　逐条测试：每种LNP单独给一只动物，耗时、耗动物、成本高昂。

　　传统纳米颗粒条形码：能把多种LNP混在一起打，但条形码留在细胞内，必须安乐死、取组织、消化成单细胞悬液后才能测序分析——操作繁琐，且无法进行纵向追踪。

　　2026年8月11日，埃默里大学与佐治亚理工学院团队在 Nature Biotechnology上发表论文，报道了一种名为 snapCode–snapLuc 的非侵入式纳米颗粒条形码技术：只需从动物身上采集 30 μl 血清，就能同时定量多种LNP在单一NHP体内的功能性mRNA递送效率。这相当于把"必须安乐死才能读数据"的条形码筛选，变成了"抽一管血就能读"的动态监测。

　　下面我们拆开看这套系统是怎么做到的。

　　一、核心思路：让条形码"跟着蛋白一起"走出细胞

　　过去的条形码方法测的是"mRNA到了哪里"，条形码被关在细胞里，必须靠破坏组织来回收。这篇论文的设计哲学完全不同——测的是功能性mRNA递送（即mRNA真被翻译成蛋白），并且让条形码自己"走"到血液里。

　　整个系统由两个核心元件构成：

　　1）snapCode：带苄基鸟嘌呤修饰的DNA条形码

　　研究团队合成了带苄基鸟嘌呤（benzylguanine, bg）修饰的单链DNA条形码，在其末端加上 benzylguanine（bg，苄基鸟嘌呤） 化学修饰，命名为 snapCode。bg基团可以与SNAP-tag蛋白结构域发生特异性的共价结合，一旦结合就不可逆解离，从而保证条形码与功能蛋白严格一一对应。

　　2）snapLuc：多功能融合报告蛋白

　　由LNP递送的mRNA在细胞内翻译出一个精心设计的融合蛋白 snapLuc，从N端到C端依次为：IL-6信号肽（SP）→ 白蛋白结合域（ABD）→ NanoLuc荧光素酶（Luc）→ SNAP-tag → 6×His标签

　　SP：介导细胞分泌，让蛋白复合物能"跑"到细胞外

　　ABD：以飞摩尔亲和力结合白蛋白，显著延长蛋白在血清中的半衰期

　　NanoLuc：可用商业化试剂盒定量

　　SNAP-tag：与bg修饰的snapCode共价结合

　　6×His：便于用Ni-NTA磁珠从血清中富集复合物

　　关键验证：在小鼠体内，带ABD的snapLuc在3、6、12、24小时的外周血发光信号分别是无ABD对照（ctrlLuc）的 11、17、33、56倍——说明ABD确实大幅提升了血清半衰期。

图1 | snapCode–snapLuc复合物可在体内定量检测。a， 携带纳米荧光素酶–SNAP-tag融合蛋白（snapLuc）mRNA及苄基鸟嘌呤（bg）修饰的DNA条形码（snapCode）的纳米颗粒，经静脉注射至非人灵长类动物或小鼠体内。snapLuc在细胞内翻译后，与snapCode共价结合，形成的复合物被分泌进入血液循环。通过对血清中的条形码进行测序，即可鉴定对应的脂质纳米颗粒（LNP）。NHPs，非人灵长类动物。b， snapLuc的SNAP-tag结构域与snapCode发生共价反应。c， 编码对照荧光素酶（ctrlLuc）或snapLuc的mRNA设计示意图。SP，信号肽；ABD，白蛋白结合域；Luc，纳米荧光素酶；Poly(A)，多聚腺苷酸化尾。d, e， 检测重组ctrlLuc（d）或snapLuc（e）与snapCode在不同条形码剂量下的结合效率。未修饰的条形码作为阴性对照。数据以均值±标准差表示（n=3，生物学重复）。f， HEK293T细胞转染ctrlLuc或snapLuc mRNA 24小时后的发光信号（n=3，生物学重复；n.s.，不显著，基于双因素方差分析（ANOVA）及Tukey多重比较检验）。RLU，相对发光单位。g, h， 包载snapLuc或ctrlLuc的LP01 LNP表征，包括流体力学直径（Dh）（g）和包封率（EE）（h）。i， 静脉注射包载snapLuc或ctrlLuc mRNA（0.5 mg kg⁻¹）的LNP后，在3、6、12和24小时检测血清发光信号。数据以均值±标准差表示（n=3，生物学重复）。j， LNP-1携带snapLuc mRNA和snapCode 1；-Ctrl 1携带snapLuc mRNA和条形码2；-Ctrl 2仅含snapCode 3，不包载于LNP中。将LNP-1、-Ctrl 1和-Ctrl 2的混合池以总剂量0.03 mg kg⁻¹进行注射。-Ctrl，阴性对照。k， LNP混合池注射后6和24小时检测血清发光信号。l， 随后从血清中分离snapCode并进行测序，获得标准化条形码计数。

　　二、工作流程：一针进去，一管血出来

　　完整的无创筛选闭环非常简洁：

　　包载：每种LNP同时包裹 snapLuc mRNA 与一段独有的snapCode（DNA条形码与mRNA质量比1:10）

　　混池静注：将多种LNP混合后一次性静脉注射

　　胞内结合：细胞摄取LNP后翻译出snapLuc，与共递送的snapCode在体内共价结合

　　分泌入血：融合蛋白经信号肽引导分泌，DNA-蛋白复合物进入循环

　　血清富集：取 30 μl 血清，用Ni-NTA磁珠富集复合物，洗脱后建库测序

　　定量排名：各snapCode的读取丰度，直接对应各LNP的功能性递送效率

　　全程无需安乐死、无需组织消化。

　　三、小鼠验证：灵敏度、准确性、跨剂量一致性

　　团队首先在小鼠中系统验证了这套方法。

　　灵敏度达标

　　单种LNP剂量低至 0.01 mg/kg 时，血清中snapLuc与snapCode水平仍与剂量呈线性相关——这意味着即便把多种LNP混在一起打，每种分摊到的剂量很低，也依然可读。

　　排名稳定

　　用临床常见的可电离脂质 SM-102 构建了6种化学结构各异的LNP（LNP-1 ~ LNP-6），各自携带独有snapCode。在总剂量0.3 mg/kg和0.1 mg/kg两个条件下的血清测序结果高度一致：LNP-3 和 LNP-4 的递送效率显著领先。

　　与金标准方法吻合

　　为了证明血清条形码的排名靠谱，团队做了两组对照验证：

　　传统组织条形码法（需安乐死）：用aVHH-mRNA替代snapLuc-mRNA，6小时后安乐死取肝，流式分选细胞后测序——LNP-3、LNP-4依然领先

　　单体验证法：把LNP-1、LNP-3、LNP-4单独包装hEPO-mRNA注射，测血清hEPO水平——LNP-3、LNP-4的hEPO表达量显著高于LNP-1

　　三种完全不同的方法给出了一致的排名，说明snapCode–snapLuc系统可信。

图2 | 小鼠体内的非侵入式纳米颗粒条形码筛选。a， 六种化学结构各异的LNP分别包载snapLuc mRNA及一段独有的snapCode。Chol，胆固醇；DSPC，1,2-二硬脂酰-sn-甘油-3-磷酸胆碱；PEG，聚乙二醇。b, c， 六种LNP的表征，包括流体力学直径（Dh）与多分散指数（PDI）（b）以及包封率（EE）（c）。混合池LNP的质量控制（QC）数值均落在六种单独LNP的数值范围内。QC，质量控制。d–f， 注射总剂量为0.3 mg kg⁻¹（d）和0.1 mg kg⁻¹（e）的LNP混合池后6和24小时的标准化snapCode计数，以及血清发光信号（f）。P值由双因素方差分析及Šídák多重比较检验确定。数据以均值±标准差表示（n=3，生物学重复）。g， 同样的六种LNP被重新包载锚定型VHH（aVHH）mRNA及一段独有的DNA条形码。h, i， 六种LNP的表征，包括流体力学直径（Dh）与多分散指数（PDI）（h）以及包封率（EE）（i）。混合池LNP的质量控制（QC）数值均落在六种单独LNP的数值范围内。j–l， 注射总剂量为0.3 mg kg⁻¹（j）和0.1 mg kg⁻¹（k）后，aVHH阳性（aVHH⁺）肝细胞中各细胞类型的递送效率，以及aVHH整体表达水平（l）。EC，内皮细胞；IC，免疫细胞；Hep，肝细胞（CD31⁻CD45⁻）。P值由双因素方差分析及Tukey多重比较检验确定。数据以均值±标准差表示（n=3，生物学重复）。m， 注射包载hEPO mRNA（0.3 mg kg⁻¹）的LNP-1、LNP-3或LNP-4后，在6、24和48小时检测血清hEPO蛋白水平（ELISA定量）。数据以均值±标准差表示（n=3，生物学重复）。n， 上述LNP在0至48小时内血清hEPO表达曲线下面积（AUC）。P值由单因素方差分析及Tukey多重比较检验确定。数据以均值±标准差表示（n=3，生物学重复）。

　　四、非人灵长类验证：30 μl血清 + 不到700 μl血清的"一血多用"

　　这是本研究最关键的跨越。团队采用 临终（end-of-life, EoL）NHP 模型——即那些因原有疾病已被独立兽医判定需要安乐死的恒河猴，从而在不额外牺牲动物的前提下完成终末验证。

　　实验设计：3只EoL恒河猴（2雄1雌，3-8岁），静脉注射6种LNP混合池（总剂量0.3 mg/kg）。6小时后：

　　✅ 30 μl血清读出递送排名

　　测序结果显示，snapCode 3 和 4 丰度最高，与小鼠中的趋势基本一致。

　　✅ 组织贡献解析

　　安乐死后取各器官制成单细胞悬液测发光：肝脏信号最强，其次为脾脏 > 骨髓 > 外周血单核细胞（PBMC）——符合肝靶向LNP的典型分布，证明血清信号真实反映了体内递送。

　　✅ 安全性同步评估

　　仅用不到700 μl血清，就同步完成了 62项毒理指标检测（24项细胞因子、15项血常规、5项代谢、9项肝功能、9项肾功能）。结果显示：

　　肝脾H&E染色未见病理损伤

　　主要血清细胞因子、血常规、生化指标在给药前后无显著异常

　　这意味着：同一只NHP的一次常规采血，既能告诉你"哪种LNP递送效率最高"，又能告诉你"这些LNP的安全性如何"。

图3 | 非人灵长类动物中的非侵入式纳米颗粒条形码筛选。a， 向临终（EoL）非人灵长类动物输注六种解冻后的LNP混合池（总剂量0.3 mg kg⁻¹）。6小时后，采集血清、肝脏、脾脏、骨髓及外周血单个核细胞（PBMCs）。b–d， 未经处理（n=1）或LNP处理（n=3，生物学重复）的非人灵长类动物血清的IVIS成像（b），及其发光信号定量（c）；随后从血清中分离snapCode并进行测序，获得标准化snapCode计数（d）。数据以均值±标准差表示。e, f， 未经处理（n=1）或LNP处理（n=3，生物学重复）的非人灵长类动物各器官及PBMCs细胞悬液的IVIS成像（e）及发光信号定量（f）。数据以均值±标准差表示。g， 肝脏和脾脏切片的代表性H&E染色图像。h， 输注前后血清细胞因子分析。P值由双尾配对Student’s t检验确定，若显著则标示P值。数据以均值±标准差表示（n=3，生物学重复）。i–l， 输注前后LNP引起的系统性反应。包括全血细胞计数（i），以及与代谢（j）、肝功能（k）、肾功能（l）相关的综合血液生化指标。阴影区域表示正常参考范围。WBC，白细胞；RBC，红细胞；HGB，血红蛋白；HCT，红细胞压积；MCV，平均红细胞体积；MCH，平均红细胞血红蛋白含量；MCHC，平均红细胞血红蛋白浓度；PLT，血小板计数；NEUT，中性粒细胞；LYMPH，淋巴细胞；MONO，单核细胞；EOS，嗜酸性粒细胞；BASO，嗜碱性粒细胞；IG，未成熟粒细胞；SEG，分叶核中性粒细胞；GLU，葡萄糖；CHOL，胆固醇；TRIG，甘油三酯；AMY，淀粉酶；CPK，肌酸磷酸激酶；ALB，白蛋白；AST，天门冬氨酸氨基转移酶；ALT，丙氨酸氨基转移酶；ALKP，碱性磷酸酶；GLOB，球蛋白；GGTP，γ-谷氨酰转肽酶；A/G，白球比；TBIL，总胆红素；TP，总蛋白；BUN，血尿素氮；CREA，肌酐；B/C，尿素氮/肌酐比；PHOS，磷；Ca，钙；Mg，镁；Na，钠；K，钾；Cl，氯。P值由双尾配对Student’s t检验确定，若显著则标示P值。数据以均值±标准差表示（n=3，生物学重复）。

　　✅ 可重复给药

　　团队在第14天再次给予LNP混合池，成功检测到snapLuc表达，证明该系统支持重复给药方案。

　　五、这项工作的真正价值

　　填补了LNP筛选范式的关键空白

　　过去，要在NHP中比较多种LNP，只有"逐条测试"或"安乐死后用传统条形码"两条路。前者动物消耗大，后者无法纵向追踪且操作繁琐。snapCode–snapLuc首次在NHP层面实现了非侵入、功能性、并行化的LNP筛选。

　　大幅降低NHP使用量

　　按本研究推算：假设每种LNP用约0.01 mg/kg、总剂量0.3 mg/kg（临床相关剂量），则单次注射可并行评估约24种LNP。这直接意味着未来NHP实验的动物用量可下降一个数量级。

　　跨物种比较的新工具

　　研究团队用同一套6种LNP在小鼠和NHP中做了平行实验，发现整体排名趋势一致，但也观察到物种间差异。论文明确指出：LNP在小鼠中的表现并不能总是预测其在NHP中的行为——这正是为什么我们需要在NHP中尽早做并行筛选，而不是盲目把小鼠数据外推到临床。

　　六、局限与展望

　　作者在讨论部分坦诚了四个局限，值得研发人员关注：

　　规模仍有限：目前在NHP中只验证了6种LNP并行，下一步目标是24种

　　丢失组织溯源信息：血清读出的是"总递送量"，不编码"递送发生在哪个组织"——这一点与传统的hEPO血清读数类似，对分泌型蛋白/抗体筛选尤为合适

　　本次仍是终末实验：为了解析组织贡献和病理安全性，不得不在EoL NHP上做了安乐死取材。未来研究将真正实现非终末化

　　模型适用性：本研究用NHP作人类预测模型，但snapLuc蛋白本身是物种无关的，理论上可扩展到猪等其他大动物

　　七、对mRNA药物研发的实际意义

　　对于从事LNP-mRNA疫苗、蛋白替代疗法、体内基因编辑的工业界团队而言，这套方法提供了一个立即可用的临床前筛选工具：

　　早筛阶段：在小鼠中用snapCode系统快速排名数百种LNP

　　进阶阶段：把小鼠中排名前列的候选配方（建议6-24种）混入同一针，在NHP中用30 μl血清读出跨物种排名

　　安全并行：同一份血清样本拆分，同步做毒理 panel，实现"一血多用"

　　减少动物：单个NHP承担原本需要数十只动物才能完成的筛选任务

　　正如论文结尾所言："最大化每次非人灵长类实验能获得的数据密度，同时最小化动物使用量"——这不仅是技术上的进步，更是药物研发伦理上的必然方向。

　　文献来源：Bora Jang, Ryan Zenhausern, Liming Lian, … Hyejin Kim, James E. Dahlman. Non-invasive nanoparticle barcoding in nonhuman primates. Nature Biotechnology(2026). DOI: 10.1038/s41587-026-03262-6，2026年8月11日在线发表,第一作者 Bora Jang，通讯作者 Hyejin Kim 与 James E. Dahlman，均来自佐治亚理工学院与埃默里大学医学院生物医学工程系。

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