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中国精品科技期刊2020

叶黄素乳液凝胶3D打印间隔多层结构的构建及释放特性研究

邓帅, 赵明慧, 郝春雪, 李鸣, 李大婧, 冯蕾, 张钟元, 徐亚元

邓帅,赵明慧,郝春雪,等. 叶黄素乳液凝胶3D打印间隔多层结构的构建及释放特性研究[J]. 食品工业科技,2025,46(3):133−142. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2024020117.
引用本文: 邓帅,赵明慧,郝春雪,等. 叶黄素乳液凝胶3D打印间隔多层结构的构建及释放特性研究[J]. 食品工业科技,2025,46(3):133−142. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2024020117.
DENG Shuai, ZHAO Minghui, HAO Chunxue, et al. Construction and Release Characteristics of 3D Printed Spaced Multi-layer Structure of Lutein Emulsion Gel[J]. Science and Technology of Food Industry, 2025, 46(3): 133−142. (in Chinese with English abstract). doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2024020117.
Citation: DENG Shuai, ZHAO Minghui, HAO Chunxue, et al. Construction and Release Characteristics of 3D Printed Spaced Multi-layer Structure of Lutein Emulsion Gel[J]. Science and Technology of Food Industry, 2025, 46(3): 133−142. (in Chinese with English abstract). doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2024020117.

叶黄素乳液凝胶3D打印间隔多层结构的构建及释放特性研究

基金项目: 国家自然科学基金-青年科学基金(32302127);江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(22)3065)。
详细信息
    作者简介:

    邓帅(1997−),男,硕士研究生,研究方向:果蔬加工与营养健康,E-mail:805356606@qq.com

    通讯作者:

    徐亚元(1988−),女,博士,副研究员,研究方向:果蔬加工与营养健康,E-mail:xuyayuanxyy2008@126.com

  • 中图分类号: TS201.2

Construction and Release Characteristics of 3D Printed Spaced Multi-layer Structure of Lutein Emulsion Gel

  • 摘要: 通过流变特性和3D打印特性评估,筛选叶黄素负载层和空载层乳液凝胶的制备参数,运用双喷头3D打印技术将叶黄素负载层与空载层间隔交错打印,构建不同间隔多层结构的3D打印凝胶体系,探究间隔多层结构的间隔层数和空载层定位对叶黄素的释放特性和生物可及性的影响。结果表明,通过提升油相体积分数、分离乳清蛋白(Whey Protein Isolate,WPI)浓度以及叶黄素载量,可以有效地提高叶黄素乳液凝胶的表观黏度、储能模量和损耗模量,同时降低蠕变恢复应变,增强叶黄素乳液凝胶的黏弹性和抵抗形变的能力,从而显著提升了叶黄素乳液凝胶的打印精确度和稳定性;当油相体积分数为15%、WPI浓度为10%和叶黄素载量为1.5%时,叶黄素乳液凝胶的3D打印效果最佳,打印精确性和稳定性分别为96.94%和97.60%。经体外模拟消化发现,间隔多层结构设计可有效改变叶黄素的释放行为,显著降低了叶黄素在胃消化阶段的释放率,从21.61%最低降至7.26%,使叶黄素在肠消化阶段表现出一定的时滞性,并显著提高叶黄素的生物可及性,最高达到了47.97%。本研究将为解决叶黄素生物可及性低的问题和运载工具的设计提供新的思路和理论依据。
    Abstract: In this study, 3D printing technology with double nozzles was applied to print lutein emulsion gels (lutein-loaded layer) and corresponding unloaded emulsion gels in an interlaced manner. The preparation parameters of lutein-loaded and unloaded emulsion gels were screened by evaluating the rheological properties and 3D printing characteristics. 3D printed gel systems with different intervals of multilayers structures were constructed to explore the effects of the number of spacer layers and the positioning of empty layers in spaced multi-layer structures on the release characteristics and bioaccessibility of lutein. The results indicated that increasing the oil phase volume fraction, separating the concentration of whey protein isolate (WPI), and loading of lutein could effectively enhance the apparent viscosity, storage modulus, and loss modulus of lutein emulsion gels. Simultaneously, it reduced creep recovery strain, strengthened the viscoelasticity of lutein emulsion gels, and improved their resistance to deformation, thereby significantly enhanced the printing accuracy and stability of lutein emulsion gels. When the oil phase volume fraction was 15%, the WPI concentration was 10% and the lutein loading was 1.5%, the lutein emulsion gel showed the best 3D printing results, with printing accuracy and stability of 96.94% and 97.60%, respectively. After simulated digestion in vitro, the interval multi-layer structure could effectively change the release behavior of lutein, significantly reducing the release rate of lutein in the gastric digestion stage from 21.61% to 7.26% at the lowest. Furthermore, the release curve of lutein showed a certain time lag in the intestinal digestion stage, and significantly improving the bioaccessibility of lutein, reaching a maximum of 47.97%. The project will provide new ideas and theoretical basis for solving the bottleneck problem of lutein low bioaccessibility and the design of delivery vehicles.
  • 叶黄素(Lutein)是一种有益于人体健康的功能性化合物,具有改善心血管疾病、预防癌症和年龄相关性黄斑变性等有益生理功能[1]。叶黄素化学性质的不稳定性和低水溶性,导致其生物利用度较低,仅有2%~5%[2],这严重地限制了叶黄素的生理功能的发挥。叶黄素的生物可及性指的是膳食中叶黄素摄入后被载入混合胶束中可被小肠吸收的比例,促进叶黄素在小肠中形成混合胶束是提高其生物利用度的关键[34]。大量研究表明递送载体对叶黄素具有较好的缓释作用[5],但释放出来的叶黄素并未有效地转移至由脂解产物单酰基甘油酯、游离脂肪酸以及胆汁酸盐形成的混合胶束中,导致叶黄素在混合胶束中溶解率较低,生物可及性并未达到预期目标。因此,如何调节载体在肠道中的消化特性,调控叶黄素释放,促进混合胶束形成,溶解和转运叶黄素,是提高叶黄素生物可及性的关键所在。

    目前,大多数研究主要关注载体的结构和界面设计,通过改善类胡萝卜素等活性物质的稳定性和缓释特性达到提高生物可及性的目的。有报道称,药物/营养因子的释放不仅受递送载体性质的影响还受到递送载体的几何结构的控制[6]。3D打印作为一种新型增材制造技术,能够以数字驱动设计复杂逐层结构定制活性物质的释放特性,通过形状和结构的精心设计来实现复杂的释放模式序列,超越经典连续式释放曲线进行释放[7],如恒定释放、递减释放和时序释放等[8]。因此通过3D结构设计改变或控制叶黄素的释放模式和速率将会是一种重要的创新途径。

    乳液凝胶是一种具有粘弹性的半固体凝胶材料,它不仅具有乳化特性,可以运载脂溶性活性物质,还因其独特的三维结构和机械性能,在食品3D打印领域有着广泛应用前景[9]。大量研究表明,以蛋白质和多糖作为基质的乳液凝胶,有良好的结构稳定性和可控的粘弹性[10]。因此蛋白质-多糖乳液凝胶可以作为运载营养物质的3D打印材料,为人们提供丰富且健康的个性化食品。

    因此,本研究区别于传统胶体递送体系的界面结构设计思路,以中链甘油三酯(Medium chain triglycerides,MCT)为油相,乳清分离蛋白溶液为水相,经过高压微射流均质,再添加瓜尔豆胶,形成乳液凝胶,作为叶黄素空载层,添加叶黄素的相应乳液凝胶作为负载层。运用双喷头3D打印技术将叶黄素负载层与空载层间隔交错打印,构建不同间隔多层结构的3D打印体系;结合体外消化模型,研究间隔多层结构对叶黄素释放行为的调控作用。为解决叶黄素低生物可及度瓶颈问题提供新的思路,也为拓展靶向递送体系创新设计和3D打印个性化健康产品开发提新技术策略。

    叶黄素(纯度≥80%)、MCT、WPI(纯度80%)、瓜尔豆胶、胆盐(胆酸含量>60%)、胰酶(250 U/mg) 上海源叶生物科技有限公司;胃蛋白酶(3000 U/mg)、胰脂肪酶(10万U/g) 上海麦克林生物科技有限公司;氢氧化钠、盐酸、氯化钠、碳酸氢钠、氯化铵、磷酸二氢钠、甲苯、丙酮、乙醇、正己烷、甲醇 分析纯,国药集团化学试剂有限公司;氯化镁、氯化钙、氯化钾、磷酸二氢钾 分析纯,山东西亚化学股份有限公司。

    LM20微射流纳米均质机 美国Microfluidics公司;T25高速分散器 广州艾卡仪器设备有限公司;FOODBOT-S1食品3D打印机 杭州时印科技有限公司;GI20全自动体外模拟消化仪 北京南农畜牧技术有限公司;HBS-1096B酶标仪 南京德铁实验室设备有限公司;TG-16-WS台式高速离心机 湖南湘仪离心机仪器有限公司;FE20实验室pH计 上海梅特勒-托利多仪器有限公司;D10氮气吹扫仪、RE52CS旋转蒸发仪 杭州奥盛仪器有限公司;Discovery HR10混合流变仪 美国TA仪器。

    选用MCT作为油相,将分离乳清蛋白(Whey Protein Isolate,WPI)均匀分散于磷酸钠缓冲液(PBS,0.02 mol/L,pH7.0)作为水相。将不同体积分数的油相与不同WPI浓度的水相混合,并依次通过高速分散(9000 r/min、5 min)、高压微射流均质(18000 psi、2个循环)处理,形成均匀的乳液。将瓜尔豆胶(5%,w/v)加入乳液中,并高速分散(9000 r/min、3 min)使其充分溶解;再经过90 ℃水浴加热30 min,加热过程中用保鲜膜密封以避免水分损失;最后在4 ℃下放置4 h形成空载层乳液凝胶。叶黄素负载层乳液凝胶制备过程与空载层乳液凝胶类似,将一定载量的叶黄素溶解于MCT作为油相,后续步骤与空载层凝胶制备过程一致。

    研究油相体积分数因素时,固定WPI浓度为10%、叶黄素载量为0.5%,制备油相体积分数为5%、10%、15%、20%和25%,v/v的叶黄素乳液凝胶;研究WPI浓度因素时,固定油相体积分数为15%、叶黄素载量为0.5%,制备WPI浓度为6%、8%、10%、12%和14%,w/v的叶黄素乳液凝胶;研究叶黄素载量因素时,固定油相体积分数为15%、WPI浓度为10%,制备叶黄素载量为0.5%、1.0%、1.5%、2.0%和2.5%,w/v的叶黄素乳液凝胶。

    通过流变仪Discovery HR10对叶黄素乳液凝胶的流变特性进行测试。参考Liu等[11]的方法并略作修改,选用夹具尺寸为40 mm,测量间隙设置为1 mm,测试温度为25 ℃。上样完成后,于样品边缘涂抹硅油并静置2 min,减少样品水分蒸发,使样品达到稳定状态。首先进行静态流变测试:设定剪切速率范围为1~10 s−1,测定样品表观黏度。然后进行动态流变测试:设置应变0.1%,角频率范围为1~100 rad/s,测定储能模量(G′,Pa)和损耗模量(G′′,Pa)随角频率的变化情况。参考Sager等[12]的方法并稍作修改进行叶黄素乳液凝胶蠕变恢复特性测试,设定剪切应力为7.985 Pa,测试稳定温度为25 ℃,记录样品在剪切应力下2 min内的应变曲线,然后去除剪切应力并记录样品2 min内的应变曲线。

    参考课题组前期3D打印方法[13]和Khaled等[14]对片剂药物大小的设计并略作修改,确定3D打印模型为直径11 mm、高6.5 mm的圆柱体,在打印温度25 ℃、喷嘴直径0.84 mm和打印速度15 mm/s的条件下进行3D打印。

    3D打印成型效果:设定内部和顶部填充为50%、底部填充为100%,对打印完成的样品的侧面和顶部进行拍照并评估打印成型效果。

    3D打印精确度和稳定性:使用游标卡尺测量上述3D打印产品在0 h和2 h时的圆柱直径和高度,利用公式(1)和(2)计算3D打印精确性(%)和稳定性(%)。

    3D(%)=[10.5×(|H0HH|+|D0DD|)]×100 (1)
    3D(%)=[10.5×(|H2H0H|+|D2D0D|)]×100 (2)

    式中:H和D为模型高度和直径,H0和D0为打印后立即测量的产品高度和直径,H2和D2为放置2 h后测量的产品高度和直径。

    以叶黄素负载层与空载层为打印材料,空载层调控叶黄素时滞时间和级数、负载层调控叶黄素的释放浓度和速率,采用计算机辅助设计分层数据控制对负载层和空载层的间隔多层结构进行模型设计。沿用1.2.3.1中的3D打印参数,模型整体填充密度为100%。根据预实验的结果筛选得到如下图1所示的5种间隔多层结构,对空载层与负载层的打印间隔层数设计,按照空载层与负载层层层间隔的原则,设计间隔总层数3和5的间隔多层结构,如图1中SILC3(Sample with Interval Layer Count of 3)和SILC5(Sample with Interval Layer Count of 5)模型;对空载层的定位进行定制设计,模型总体划分为从外到内的4层,对空载层随机定位,得到如图1中NLLP1(No Load Layer Positioning 1)、NLLP2(No Load Layer Positioning 2)和NLLP3(No Load Layer Positioning 3)三个模型;CK模型为对照组。

    图  1  间隔多层结构设计模型示意图
    Figure  1.  Schematic diagram of spaced multi-layer structure design model

    参考Fang等[15]的方法并稍加修改。胃消化阶段:将一例间隔多层结构的3D打印样品加入到30 mL胃液(5.51 mg/mL NaCl、1.65 mg/mL KCl、0.53 mg/mL NaH2PO4、0.60 mg/mL CaCl2、0.61 mg/mL NH4Cl和2000 U/mL胃蛋白酶),在37 ℃下100 r/min消化2 h。肠消化阶段:胃模拟消化结束后,用0.1 mol/L NaOH调节胃液pH至7,再加入等体积的肠液(14.02 mg/mL NaCl、1.13 mg/mL KCl、6.78 mg/mL NaHCO3、0.16 mg/mL KH2PO4、0.10 mg/mL MgCl2胆盐20 mg/mL,胰酶10 mg/mL,脂肪酶10 mg/mL),在37 ℃下100 r/min模拟消化10 h。

    参考Zhang等[16]的方法并稍作修改。在肠消化阶段,每隔半小时收集1 mL消化液,用以分析叶黄素,并将等体积的模拟消化液加入消化管内,以保持恒定的消化液总体积。向1 mL消化液中加入3 mL提取液(正己烷:乙醇:丙酮:甲苯=10:6:7:7),振荡后静置10 h,吸出上层有机相,再使用3 mL正己烷反复提取至下层无色或淡黄色,合并有机相后氮吹,0.5 mL甲醇复溶,过0.45 µm滤膜,在450 nm处测吸光度。叶黄素的累计释放率计算公式如下:

    (%)=Vsn-1i=0Ci+VtCnL×100 (3)

    式中:Vs是取样体积,mL;Vt是消化液总体积,mL;Ci和Cn分别表示i和n时间的溶液中叶黄素的质量浓度,mg/mL;L表示样品中原有叶黄素的量,mg。

    采用以下动力学模型[17]对叶黄素的释放数据进行拟合。零级模型:R=K0·t;一级模型:R=eK1t;Higuchi模型:R=KH·t1/2;Ritger-Peppas模型:R=KR·tn。其中R是叶黄素释放的累计释放率;t是时间;K0、K1、KH和KR是模型的速率常数;n是Ritger-Peppas模型的拟合指数。

    参考Feng等[17]的方法,在体外消化结束时取3 mL消化液在4 ℃和10000 r/min条件下离心30 min,取出上层胶束相,提取胶束相中叶黄素,提取过程同1.2.6。叶黄素生物可及性的计算公式如下:

    (%)=C1C0×100 (4)

    式中:C1胶束相中叶黄素的量,mg;C0原消化体系中叶黄素的总量,mg。

    试验进行三次重复,结果以平均数±标准差表示。采用SPSS 26.0进行方差分析和显著性分析,使用Origin 2024作图。

    流变特性是3D打印材料的一个重要的性质,在适当的粘弹性和流动性下,打印材料才能顺利地从喷嘴挤出并保证打印结构的精确度和稳定性[18]。通过旋转剪切和小振幅振荡剪切(SAOS)试验可以表征材料的流变特性,包括表观黏度、储能模量、损耗模量和蠕变恢复特性等,有助于了解材料的可打印性。

    假塑性流体是3D打印材料的理想选择,其表观黏度随剪切速率的增大而下降,有利于材料顺利的通过喷嘴挤出[19]。如图2所示,所有叶黄素乳液凝胶样品的表观黏度都随着剪切速率的增大而降低,均具有剪切稀化特性,属于假塑性流体。其中,WPI浓度对叶黄素乳液凝胶黏度的影响最明显,油相体积分数次之,叶黄素载量最低。在相同剪切速率下,油相体积分数、WPI浓度或叶黄素载量增加,叶黄素乳液凝胶的表观黏度增强。Sager等[12]也得到类似的结果,这可能是因为WPI浓度的增加,诱导WPI分子之间链内和链间二硫键以及WPI分子与水分之间相互作用的增加。同时,增加油相体积分数,改变了叶黄素乳液凝胶中油滴与油滴、油滴与基质之间的相互作用,使得叶黄素乳液凝胶的网络结构更加致密,增加了叶黄素乳液凝胶的黏度[2021]。有研究表明,3D打印材料在具备剪切稀化特性的同时,还必须具备适宜的黏度,才能够在挤出沉积后稳定成型[22]。因此通过调整叶黄素乳液凝胶的制备参数,调控表观黏度,是提高叶黄素乳液凝胶3D打印特性的重要途径。

    图  2  不同制备参数对叶黄素乳液凝胶表观黏度的影响
    Figure  2.  Effect of different preparation parameters on apparent viscosity of lutein emulsion gel

    在小振幅振荡剪切试验中,储能模量(G')和损耗模量(G'')分别反映叶黄素乳液凝胶的弹性和粘性,能够很好地预测3D打印材料的支撑性和流动性[23]。如图3所示,所有叶黄素乳液凝胶样品的G'随着角频率的增加而上升,G''随着角频率的增加而下降,且所有叶黄素乳液凝胶样品的G'均高于G'',即损耗因子tanδ小于1。这表明叶黄素乳液凝胶体系具有较强的弹性特质和机械性能,这有助于打印样品的层与层相互支撑,提高打印样品稳定性[24]。其中WPI浓度对叶黄素乳液凝胶的G'影响最为明显,油相体积分数次之,叶黄素载量影响最小。这与Mao等[25]的研究结果类似,即油相体积分数的提高使凝胶具有较高的G',但其对G'的影响弱于WPI含量。随着油相体积分数、WPI浓度或叶黄素载量的增大,叶黄素乳液凝胶的G'和G''增大,这表明叶黄素乳液凝胶具有更强的弹性性质,有利于叶黄素乳液凝胶在3D打印的自支撑阶段稳固成型。可能是因为较高WPI浓度的叶黄素乳液凝胶中,蛋白质相互作用和堆积密度增加[26],同时随着油相体积分数提高,增强了叶黄素乳液凝胶中各成分之间的相互作用,还使得叶黄素乳液凝胶体系的含水量降低,促进了叶黄素乳液凝胶形成机械强度更高的网络结构[2021,25]。从图3D和3E可以看出,油相分数为5%或WPI浓度为6%时,叶黄素乳液凝胶损耗因子tanδ明显高于同组其他样品,这表明叶黄素乳液凝胶具有相对较强的流动性,有助于在3D打印挤出阶段顺利挤出,但其相对较差的机械强度有可能难以支撑3D打印结构的稳定性[2728]

    图  3  不同制备参数对叶黄素乳液凝胶动态流变特性的影响
    注:图3A~3C中散点图为样品的储能模量(G'),虚线连接的点线图为样品的损耗模量(G'')。
    Figure  3.  Effect of different preparation parameters on dynamic rheological properties of lutein emulsion gel

    蠕变恢复试验是评价凝胶抵抗形变的重要手段,良好的抗形变能力和恢复能力有助于凝胶在挤出过程后快速恢复形状,更好地堆叠成型,提升3D打印的成型性和精确度[29]。通过对样品施加和去除恒定的剪切应力,获得蠕变和恢复阶段凝胶的应变值[30]。如图4所示,在外加恒定应力的作用下,所有叶黄素乳液凝胶样品的应变值随时间增加而增加,当去除外加应力后,应变值均开始缓慢地下降,最后趋于稳定。如图4A和4B所示,叶黄素乳液凝胶的应变峰值,随着油相体积分数和WPI浓度的增大而降低;当油相体积分数为5%和25%时,叶黄素乳液凝胶的应变峰值为2.19%和0.64%;当WPI浓度为6%和14%时,叶黄素乳液凝胶的应变峰值为3.16%和0.42%。应变峰值越低,表明叶黄素乳液凝胶的刚性更强,具有更强的抵抗形变的能力。这与动态流变特性的结论相符,更高的油相体积分数和WPI浓度,使得叶黄素乳液凝胶的网络结构更致密、弹性更强,且WPI浓度带来的影响更明显。由图4C可知,不同叶黄素载量叶黄素乳液凝胶在载量为2.0%和2.5%之间出现0.24%的应变峰值最大差异,总体影响较小。在恢复阶段,25%油相体积分数和14%WPI浓度的乳液凝胶应变值逐渐降低,并显现出相对较低的最终应变值,分别为0.33%和0.15%,与同组其他样品差异明显。当叶黄素载量为1.5%时,叶黄素乳液凝胶的最终应变值最低,为0.62%。因此,油相体积分数和WPI浓度对叶黄素乳液凝胶的抵抗形变和恢复形状的能力有着显著的影响,而叶黄素载量的影响相对较小。

    图  4  不同制备参数对叶黄素乳液凝胶蠕变恢复特性的影响
    Figure  4.  Effect of different preparation parameters on creep recovery properties of lutein emulsion gel

    图5A所示,随着油相体积分数提高,叶黄素乳液凝胶打印样品精确度先升高后降低,打印样品的稳定性先升高然后保持稳定。当油相体积分数为15%时,打印样品的精确度达到96.94%,显著高于其他四组样品(P<0.05),打印样品的稳定性为97.60%,显著高于油相体积分数为5%和10%的打印样品(P<0.05),与油相体积分数为20%和25%的打印样品无显著差异(P>0.05)。图6A展示了不同油相体积分数的乳液凝胶3D打印效果,油相体积分数为较低时,叶黄素乳液凝胶在打印过程中能够顺畅地从喷嘴挤出,但层与层之间的支撑性较差,打印样品结构凹陷坍塌、表面无纹理。这与流变学研究结果相符,此时,叶黄素乳液凝胶的机械强度较低和黏度不足,无法支撑层层堆叠,导致打印样品塌陷、分辨率差[31]。随着油相体积分数的提升,打印样品的表面出现更清晰的纹理、结构坍塌凹陷得到明显的改善,打印样品的稳定性也得到很好的提升。当油相体积分数达到15%时,打印样品的结构稳定、表面平整、分辨率高。但随着油相体积分数进一步提高,打印过程中挤出变得困难,打印样品表面变得粗糙。这可以归因于油相体积分数过高时,叶黄素乳液凝胶的流动性较差,导致挤出困难,料丝不连续。

    图  5  不同制备参数的叶黄素乳液凝胶3D打印精确度和稳定性
    注:不同字母表示差异显著(P<0.05),图8同。
    Figure  5.  Accuracy and stability of 3D printing of lutein emulsion gel with different preparation parameters
    图  6  不同制备参数的叶黄素乳液凝胶3D打印效果图
    注:A:油相体积分数;B:WPI浓度;C:叶黄素载量;D:5种间隔多层结构3D 打印成型效果图。
    Figure  6.  3D printing renderings of lutein emulsion gel with different preparation parameters

    图5B所示,随着WPI浓度的提高,叶黄素乳液凝胶3D打印样品的精确度先升高后降低。当WPI浓度达到10%时,打印样品的精确度为96.94%,显著高于其他四组样品(P<0.05),此时,打印样品的稳定性也达到最高为97.60%,显著高于WPI浓度为6%、8%和12%的打印样品(P<0.05),与WPI浓度为14%的打印样品差异不显著(P>0.05)。图6B展示了不同WPI浓度的乳液凝胶3D打印效果,低WPI浓度时,叶黄素乳液凝胶黏度较低和机械性能较差,导致打印样品的分辨率低、结构坍塌凹陷,精确度和稳定性较差。随着WPI浓度的升高,叶黄素乳液凝胶的G'和表观黏度增大,其支撑性能和黏附能力更强,表现为打印样品表面更平整、纹理更清晰和结构更稳定,精确度和稳定性均得到提升。当WPI浓度为10%时,打印样品的成型效果最佳、精确度和稳定性较好,当WPI浓度进一步提高到14%时,打印过程中出现断丝现象,使得打印样品成型效果和精确度显著下降。

    图5C所示,在0.5%~1.5%的叶黄素载量内,叶黄素乳液凝胶的3D精确度和稳定性随着叶黄素载量的增加而显著提高。当叶黄素载量为1.5%时,叶黄素乳液凝胶3D打印样品的精确度最高,为96.94%,与叶黄素载量为2.0%和2.5%的打印样品无显著性差异(P>0.05)。另外,当叶黄素载量为1.5%时,叶黄素乳液凝胶3D打印样品的精确度最高,为97.62%,显著高于叶黄素载量为2.0%的打印样品(P<0.05),与叶黄素载量为2.5%的打印样品无显著性差异(P>0.05)。从图6C可以看出,叶黄素载量为0.5%时,打印样品成型较好,模型还原度较高。随着叶黄素载量的增加,打印样品的成型性先降低后升高,当叶黄素载量为1%时,叶黄素乳液凝胶3D打印样品顶部边缘坍塌,成型性最差;当叶黄素的载量大于1.0%时,打印样品的成型性较好,其模型还原度高、结构稳定无凹陷且表面分辨率较高。

    综上所述,选用油相体积分数为15%、WPI浓度为10%和叶黄素载量为1.5%作为乳液凝胶的制备参数,进行不同间隔多层结构打印体系的构建。图6D展示了间隔多层结构SILC3、SILC5、NLLP1、NLLP2和NLLP3的3D打印成型效果,各模型的打印样品表面平整、纹理清晰、分辨率较高,从样品剖面图可以看出样品内部间隔有序、层厚分布均匀,与三维模型设计高度一致。

    不同间隔多层结构打印体系中叶黄素在肠消化阶段的释放曲线,如图7所示,从图中可以看出,通过3D打印技术对凝胶体系的几何结构进行间隔层数和负载层定位设计,实现了叶黄素的非均匀分布,在一定程度上改变了凝胶体系中叶黄素传统的释放模式,打印体系中的叶黄素释放曲线具有一定程度的时滞性,且不同间隔多层结构对叶黄素的释放行为具有显著的影响。时滞性不是停止释放,在药学领域时滞性通常是通过检测释放率低于某个设定值来粗略确定[32],在本研究中时滞性是指区别于对照组CK样品叶黄素的常规释放,在叶黄素释放过程中释放速率呈现显著性下降。

    图  7  不同间隔多层结构设计样品在肠消化阶段的叶黄素释放特性
    Figure  7.  Release characteristics of lutein from samples with different compartmentalized multi-layer structures during intestinal digestion

    在胃消化阶段结束(肠消化阶段开始),所有样品均表现出一定程度的释放,最外层由空载层构成的间隔多层结构NLLP1、NLLP2和NLLP3打印体系样品的叶黄素释放率分别是(7.26%、8.25%和10.92%),明显低于最外层由叶黄素负载层构成的打印体系CK、SILC3和SILC5样品(21.61%、17.00%和20.82%)。由此可见,NLLP1、NLLP2和NLLP3打印体系通过最外层的空载层定位设计,可以有效提高体系中叶黄素在胃消化阶段的稳定性,这是因为在胃消化阶段,最外层的空载层要经过溶胀和崩解过程,才会暴露出定位设计在内部的叶黄素负载层。这有效降低叶黄素在胃消化阶段暴露于强酸环境的风险,达到叶黄素在肠消化阶段高效靶向释放的目的。

    图7A显示了CK、SILC3和SILC5样品在肠消化阶段的叶黄素释放曲线,各样品的叶黄素释放率逐渐增加,肠消化8 h后叶黄素的释放逐渐达到平衡。2.5~5 h,SILC3样品叶黄素释放率缓慢增长10.19%,明显低于对照组CK样品(17.07%);同时,该样品的叶黄素释放曲线斜率在2.5~5 h出现低谷(图7a),表明SILC3样品叶黄素释放速率降低,具备一定程度时滞性。同SILC3样品类似,SILC5样品在2~3 h和4.5~6 h内,叶黄素释放曲线斜率出现下降-上升变化(图7a),释放率变化为4.86%和3.07%,明显低于对照组CK样品(8.44%和7.07%),该样品叶黄素的释放出现两次时滞现象。

    图7B中,NLLP1、NLLP2和NLLP3样品在肠消化开始时叶黄素释放率显著低于CK样品,表明3D打印间隔多层结构定位设计降低了叶黄素在胃消化阶段的释放速率,使叶黄素释放具备一定的时滞性;随后,NLLP2和NLLP1样品叶黄素逐渐释放,并先后达到释放平衡;NLLP3样品的叶黄素释放曲线较为平缓,叶黄素释放率在3~4.5 h内仅增加7.79%,远低于对照组CK样品(14.09%),叶黄素释放曲线斜率先降低后升高(图7b),表明在3~4.5 h内叶黄素的释放速率明显降低,具有一定程度的时滞性。

    综上所述,间隔多层结构3D打印体系设计的是改变叶黄素释放模式的有效途径,通过间隔层数设计,增加空载层的数量,可以使叶黄素在释放过程中出现时滞级数增加;空载层的定位设计,能够使叶黄素的时滞现象出现在叶黄素释放的不同阶段;由此还可以推测,增加空载层厚度,还可以增加叶黄素时滞时间;因此空载层和负载层的间隔多层结构设计,在一定程度上是可以实现定制叶黄素释放曲线这一目标。

    为了进一步研究叶黄素的释放机制,采用零级模型、一级模型、Higuchi模型和Ritger-Peppas模型等4个动力学模型对叶黄素释放数据进行拟合。表1展示了不同模型的样品在肠消化阶段叶黄素释放的动力学参数。各个动力学模型中,一级动力学模型的拟合所得R2>0.9322,且大于其他动力学模型拟合所得R2,可以认为一级动力学模型能够较好地模拟叶黄素在肠消化阶段的释放行为。

    表  1  不同间隔多层结构设计样品的叶黄素释放数据拟合结果
    Table  1.  Fitting results of lutein release data from multi-layer structure design samples with different intervals
    样品 零级模型
    R2
    一级模型
    R2
    Higuchi
    R2
    Ritger-Peppas
    n R2
    CK 0.8701 0.9929 0.9423 0.4432 0.9536
    SILC3 0.8970 0.9733 0.9579 0.4779 0.9594
    SILC5 0.8397 0.9781 0.8957 0.4012 0.9363
    NLLP1 0.9009 0.9645 0.8685 0.7241 0.9353
    NLLP2 0.8096 0.9322 0.8440 0.6343 0.8731
    NLLP2 0.9448 0.9801 0.8822 0.7598 0.9448
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    经过Ritger-Peppas动力学模型的拟合,间隔多层结构3D打印凝胶体系样品CK和SILC5叶黄素释放动力学参数n低于0.45,而SILC3、NLLP1、NLLP2和NLLP3样品的叶黄素释放动力学参数n均大于0.45且小于0.89。有研究表明,Ritger-Peppas动力学模型的参数n的数值大小决定了药物的释放机制,即当n<0.45时,药物的释放机制是Fickian扩散机制;当n>0.89时,药物的释放机制是骨架溶蚀机制;当0.45<n<0.89时,药物的释放机制是Fickian扩散和骨架溶蚀共同作用[33]。由此可知,CK和SILC5样品所对应的拟合参数n<0.45,说明其释放机制为Fickian扩散机制,其余样品的叶黄素释放机制是Fickian扩散和骨架溶蚀共同作用。最外层由空载层包被的NLLP1、NLLP2和NLLP3样品的释放机制均为Fickian扩散和骨架溶蚀共同作用,而外层由负载层包被的CK和SILC5样品的释放机制为Fickian扩散机制。SILC3样品拟合参数n为0.4779,其叶黄素释放机制为Fickian扩散和骨架溶蚀共同作用,且更依赖于Fickian扩散机制[34]。据报道,药物的释放通常包括:水合、聚合物松弛或侵蚀、药物从侵蚀部分或基质分散介质中这三大过程[35]。NLLP1、NLLP2和NLLP3样品叶黄素负载层受到最外层的空载凝胶包被,其内的叶黄素的释放受到阻碍,因此骨架溶蚀成为了叶黄素释放的部分控制因素。由此可知,空载层的定位设计能够有效改变叶黄素的释放机制。

    通过间隔多层结构3D打印体系设计,有效地改变了叶黄素的释放模式,进一步探究不同的叶黄素释放行为对叶黄素生物可及性的影响,结果如图8所示。从图中可以看出,间隔多层结构的设计可以有效提高叶黄素的生物可及性,且不同间隔多层结构对其具有显著影响(P<0.05)。

    图  8  不同间隔多层结构设计样品叶黄素的生物可及性
    Figure  8.  Bioaccessibility of lutein in samples designed with multilayer structures at different intervals

    SILC3、NLLP1、NLLP2和NLLP3样品的叶黄素生物可及性显著高于CK样品(35.63%)(P<0.05),分别达到40.20%、46.97%、45.57%和47.97%。将空载层定位设计于样品最外层的NLLP1、NLLP2和NLLP3样品的叶黄素生物可及性远高于其他三组样品。这可能是因为强酸环境会导致叶黄素发生降解,降低其生物可及性[36]。在胃消化阶段,NLLP1、NLLP2和NLLP3样品由于空载层的定位设计对叶黄素具有一定的保护作用,有效的降低了叶黄素在胃消化阶段的释放量,减少了叶黄素在消化过程中的损失。另一方面,叶黄素需要在肠消化阶段掺入到混合胶束之中才能够被小肠上皮细胞所吸收[37],经过间隔多层结构3D打印体系设计的NLLP1、NLLP2和NLLP3样品有效提高了叶黄素在肠道消化阶段的释放量,增大了叶黄素在肠消化阶段掺入到混合胶束中的可能,提高了叶黄素的生物可及性。这与团队前期研究中,叶黄素在肠消化阶段的最终释放率与叶黄素生物可及性呈正相关的结果相符[38]。另外,在叶黄素的时滞释放阶段,空载层经过侵蚀和分解,产生的脂质水解产物不断积累并与胆盐和磷脂等形成混合胶束,可能也会提高叶黄素在混合胶束中的增溶作用,促进下一阶段释放的叶黄素更多的溶解于混合胶束中,从而增加了叶黄素掺入混合胶束的比例,提升了叶黄素的生物可及性[3940]

    叶黄素乳液凝胶为假塑性流体,符合3D打印材料所需的流变性能。油相体积分数、WPI浓度和叶黄素载量的提高,使得叶黄素乳液凝胶的黏度、储能模量、损耗模量升高,并增强了其抵抗形变的能力。当油相体积分数为15%、WPI浓度为10%和叶黄素载量为1.5%时,叶黄素乳液凝胶的3D打印效果最佳,打印精确性和稳定性较高。基于此,筛选出适宜3D打印的叶黄素负载层凝胶与空载层凝胶,运用双喷头3D打印技术,成功构建了不同间隔多层结构的3D打印凝胶体系。经体外模拟消化得出,间隔多层结构设计能够有效改变叶黄素的释放行为,显著降低叶黄素在胃消化阶段的释放率,最低降至7.26%,使叶黄素在肠消化阶段表现出一定的时滞性,并且显著提高叶黄素的生物可及性,最高至47.97%。由此可见,3D打印间隔多层结构设计可有效调控叶黄素释放行为并提高叶黄素生物可及性。本研究将3D打印技术与递送体系的创新结合,为开发更丰富3D打印个性化健康产品的提供了技术策略。

  • 图  1   间隔多层结构设计模型示意图

    Figure  1.   Schematic diagram of spaced multi-layer structure design model

    图  2   不同制备参数对叶黄素乳液凝胶表观黏度的影响

    Figure  2.   Effect of different preparation parameters on apparent viscosity of lutein emulsion gel

    图  3   不同制备参数对叶黄素乳液凝胶动态流变特性的影响

    注:图3A~3C中散点图为样品的储能模量(G'),虚线连接的点线图为样品的损耗模量(G'')。

    Figure  3.   Effect of different preparation parameters on dynamic rheological properties of lutein emulsion gel

    图  4   不同制备参数对叶黄素乳液凝胶蠕变恢复特性的影响

    Figure  4.   Effect of different preparation parameters on creep recovery properties of lutein emulsion gel

    图  5   不同制备参数的叶黄素乳液凝胶3D打印精确度和稳定性

    注:不同字母表示差异显著(P<0.05),图8同。

    Figure  5.   Accuracy and stability of 3D printing of lutein emulsion gel with different preparation parameters

    图  6   不同制备参数的叶黄素乳液凝胶3D打印效果图

    注:A:油相体积分数;B:WPI浓度;C:叶黄素载量;D:5种间隔多层结构3D 打印成型效果图。

    Figure  6.   3D printing renderings of lutein emulsion gel with different preparation parameters

    图  7   不同间隔多层结构设计样品在肠消化阶段的叶黄素释放特性

    Figure  7.   Release characteristics of lutein from samples with different compartmentalized multi-layer structures during intestinal digestion

    图  8   不同间隔多层结构设计样品叶黄素的生物可及性

    Figure  8.   Bioaccessibility of lutein in samples designed with multilayer structures at different intervals

    表  1   不同间隔多层结构设计样品的叶黄素释放数据拟合结果

    Table  1   Fitting results of lutein release data from multi-layer structure design samples with different intervals

    样品 零级模型
    R2
    一级模型
    R2
    Higuchi
    R2
    Ritger-Peppas
    n R2
    CK 0.8701 0.9929 0.9423 0.4432 0.9536
    SILC3 0.8970 0.9733 0.9579 0.4779 0.9594
    SILC5 0.8397 0.9781 0.8957 0.4012 0.9363
    NLLP1 0.9009 0.9645 0.8685 0.7241 0.9353
    NLLP2 0.8096 0.9322 0.8440 0.6343 0.8731
    NLLP2 0.9448 0.9801 0.8822 0.7598 0.9448
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图(8)  /  表(1)
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-02-19
  • 网络出版日期:  2024-11-29
  • 刊出日期:  2025-01-31

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