隨著全球慢性炎癥性腸病發(fā)病率逐年上升，潰瘍性結(jié)腸炎（UC）已成為威脅人類健康的重要公共衛(wèi)生問題。現(xiàn)有臨床治療方案普遍存在療效波動與不良反應(yīng)顯著的局限性。天然藥物大黃素雖展現(xiàn)出優(yōu)異的抗炎活性，但因其水溶性差、生物利用度低的特性，極大程度限制了臨床轉(zhuǎn)化進程。在納米藥物遞送領(lǐng)域，脂質(zhì)體作為理想的藥物載體，具備提升藥物遞送效率與靶向性的顯著優(yōu)勢。然而，傳統(tǒng)脂質(zhì)體制備技術(shù)面臨流程繁瑣、批次質(zhì)量不均的瓶頸，新興微流控技術(shù)亦因混合效率不足難以實現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。因此，開發(fā)創(chuàng)新性解決方案，實現(xiàn)納米藥物的精準制備與靶向治療，已成為突破當前困境的關(guān)鍵方向。

近日，魯東大學陳雪葉教授團隊創(chuàng)新性地將微流控技術(shù)與機器學習深度融合，開發(fā)出“仿生葉脈溝槽—馬蹄形”新型組合式微混合器（VGHM），結(jié)合NRBO-CNN-LSTM-Attention多元回歸預測模型，實現(xiàn)了靶向大黃素脂質(zhì)體（Apt-EMO@Lip）的精準可控制備，為潰瘍性結(jié)腸炎的精準治療提供了全新策略。

相關(guān)成果以“Machine learning-guided one-step fabrication of targeted emodin liposomes via novel micromixer for ulcerative colitis therapy”發(fā)表于“中國科技期刊行動計劃”期刊《Nano Research》上，2023級研究生陳鑫坤、潘玉麗為共同第一作者，陳雪葉教授與鮑誠副教授為通訊作者。

（1）本研究將植物葉脈的凹槽結(jié)構(gòu)與馬蹄形流體分匯原理結(jié)合起來，設(shè)計了一種新型的仿生葉脈-馬蹄形耦合微混合器（VGHM），具體的設(shè)計結(jié)構(gòu)如圖1a所示。通過摩方精密面投影微立體光刻（PμSL）3D打印技術(shù)（nanoArch^®  P150，精度：25μm）制造模具，結(jié)合PDMS模塑與等離子鍵合工藝制備出完整器件，其微通道形貌和封裝結(jié)構(gòu)如圖1b-e所示。

圖1. 微混合器設(shè)計圖。(a)微混合器詳細信息（尺寸、組成、入口）；(b)制備流程圖；(c)微混合器實物圖；(d、e)微通道超景深顯微鏡圖。

（2）通過COMSOL數(shù)值模擬構(gòu)建流體動力學模型，結(jié)合雙染料溶液實驗驗證混合機制，具體的流場質(zhì)量分數(shù)云圖與流線分布如圖2a-b所示。實驗裝置采用高速攝像機記錄微通道內(nèi)混合過程（圖2d），實驗結(jié)果與模擬結(jié)果對比顯示趨勢一致（圖2f-g）。

圖2. 微混合器性能評估。(a)仿真質(zhì)量云圖；(b)VGM不同截面的流線分布；(c)兩種結(jié)構(gòu)不同混合單元數(shù)下的混合效率；(d)實驗裝置；(e)局部實驗圖對比仿真圖；(f、g) 數(shù)值模擬與實驗數(shù)據(jù)對比。

（3）本研究使用VGHM一步合成Apt-EMO@Lip策略，將脂質(zhì)分子有機相與緩沖液水相在微通道內(nèi)動態(tài)混合，驅(qū)動脂質(zhì)體從條狀→盤狀→球形進行演變，并通過HSM單元實現(xiàn)適配體共價偶聯(lián)。

圖3. 一步形成靶向脂質(zhì)體機制。(a)VGHM與薄膜水合法制備靶向脂質(zhì)體的對比示意圖；(b)VGM中脂質(zhì)體的自組裝形成過程；(c)脂質(zhì)體成分的化學結(jié)構(gòu)；(d)靶向脂質(zhì)體形成的機制。

（4）通過系統(tǒng)探究微流控制備變量，將流速比（FRR）、總流速（TFR）及溶劑類型作為關(guān)鍵參數(shù)。實驗結(jié)果證實FRR=40:1時粒徑最小，乙醇溶劑優(yōu)于甲醇/氯仿；所得Apt-EMO@Lip呈單峰分布、電位-45.54mV，4℃儲存4周穩(wěn)定性良好，TEM顯示典型球形形貌。

圖4. 制備參數(shù)對脂質(zhì)體的特性影響圖。(a)流量信息配置；(b)FRR對粒徑和PDI的影響。(c)TFR對粒徑和PDI的影響；(d)溶劑類型對粒徑的影響；(e)Blank@Lip、EMO@Lip和Apt-EMO@Lip的粒徑分布；(f)Blank@Lip、EMO@Lip和Apt-EMO@Lip的Zeta電位值；(g)Blank@Lip、EMO@Lip和Apt-EMO@Lip在4℃儲存條件下的長期穩(wěn)定性；(h)純化的Apt-EMO@Lip樣品圖；(i)TEM圖像顯示Blank@Lip和Apt-EMO@Lip的球形形態(tài)（標尺=200 nm）。

（5）通過創(chuàng)新性融合牛頓-拉夫遜優(yōu)化（NRBO）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）及注意力機制，構(gòu)建多變量回歸預測模型用于預測不同條件下脂質(zhì)體粒徑尺寸。模型對脂質(zhì)體粒徑預測精度達R2=0.9574（RMSE=6.52nm）。

圖5. 機器學習預測粒徑圖。(a)訓練損失隨迭代次數(shù)變化圖; (b)均方根誤差（RMSE）隨迭代次數(shù)變化圖；(c)模型訓練適應(yīng)度曲線；(c)相對誤差圖；(d)訓練集樣本擬合度；(f)訓練集預測值與真實值對比；(g)測試集樣本的預測誤差分布；
(h)測試集樣本擬合度；(i)測試集預測值與真實值對比。

（6）通過對比分析兩種技術(shù)路徑，將微流控法（MF-EMO@Lip）與薄膜水合法（TFH-EMO@Lip）的理化特性并置評估。涵蓋粒徑分布、形態(tài)、穩(wěn)定性、電位及細胞毒性等關(guān)鍵指標，為制備方法選擇提供依據(jù)。

圖6. 脂質(zhì)體特性和體外毒性的對比研究。(a)微流控法和薄膜水合法制備的載藥脂質(zhì)體的粒徑分布和形態(tài)對比；(b)穩(wěn)定性對比；(c)電位對比；(d)MTT實驗示意圖；(e)游離大黃素的細胞毒性測定；(f)兩方法制備的載藥脂質(zhì)體的細胞毒性測定）。

（7）通過體外模擬胃腸道環(huán)境評估藥物釋放行為，展現(xiàn)出了良好的緩釋特性（48h釋放率58.62%）。我們進一步通過RAW264.7巨噬細胞模型評估脂質(zhì)體的抗炎活性，Elisa實驗結(jié)果顯示，經(jīng)EMO@Lip處理后，促炎因子NO、TNF-α、IL-6和IL-1β的水平顯著降低；Caco-2細胞劃痕實驗證實其加速腸道屏障細胞層損傷修復。

圖7. 大黃素脂質(zhì)體體外細胞實驗。(a)胃腸道的pH范圍示意圖；(b)Free EMO和EMO@Lip的體外累積釋放曲線；(c-f)RAW264.7細胞分泌的促炎因子NO 、TNF–α 、IL–6 和IL-1β 的評價，處理24小時；(g)對caco-2細胞劃痕實驗0-24h小時效果）。

總結(jié)：本研究通過“微流控技術(shù)-機器學習” 的協(xié)同創(chuàng)新，構(gòu)建了一步法制備靶向脂質(zhì)體的高效策略，突破了傳統(tǒng)脂質(zhì)體制備的效率與一致性瓶頸，結(jié)合智能預測模型實現(xiàn)了粒徑的精準調(diào)控，在潰瘍性結(jié)腸炎的體外模型中展現(xiàn)出優(yōu)異的抗炎與腸屏障修復能力。該成果為中藥活性成分的精準遞送及炎癥性疾病的靶向治療開辟了新路徑。