人工智能驱动的药物递送: 革新与挑战

摘要:人工智能(artificial intelligence, AI)技术已成为应对药物开发中传统实验方法局限性的有效工具之一, 为加速药物递送的研发提供了前所未有的机遇. 本文首先探讨了人工智能技术在药物研究中的应用进展, 总结了其从早期到现在的技术演变. 其次, 我们总结了一个在药物递送领域开发人工智能模型的框架, 旨在为研究人员使用人工智能技术提供实用指南. 文章最后讨论了未来阶段先进算法的应用以及多学科合作带来的新兴机遇, 同时强调了当前面临的挑战, 包括数据质量要求、模型透明度和监管考虑等因素.

脑机接口技术中植入式神经电极的发展与挑战

摘要:脑机接口为人脑功能研究和人机智能交互提供了重要方法, 开辟了具身智能时代生命科学与信息技术交融的新战场. 植入式神经电极作为神经元与电子设备之间的直接通讯工具, 能够在细胞尺度上记录和调制神经活动, 具有信号范围广、空间分辨率高、易于实现复杂控制等突出优势. 然而, 植入过程中的组织损伤以及组织和接口之间的机械错配等问题严重限制了神经电极的长期稳定交互功能, 迫使其从最初的刚性硅基逐渐变得柔性、可拉伸甚至规定时间内可降解. 本文综述了脑机接口技术中植入式神经电极的发展历程和研究进展, 从材料和器件角度重点介绍了具有低异物反应的神经电极的制备策略, 并讨论了植入式神经电极未来的发展趋势和可能面临的挑战.

自修复介电弹性体致动器的研究进展

摘要:介电弹性体致动器(DEA)能在外界电刺激作用下产生类似肌肉的收缩-舒张变形,被誉为人工肌肉,在软体机器人领域具有广阔应用前景. 传统DEA不具备自修复性能,设计制备能抵御机械损伤和电学损伤的弹性体材料是解决DEA 长效稳定服役的关键. 本文首先概述了DEA 的组成、机理及其驱动模式. 然后详细介绍了自修复DEA的制备方法,主要包括自修复介电弹性体和自修复柔性电极的设计策略,并阐明了其优缺点. 最后对DEA的未来发展趋势进行了展望,以期推动DEA的快速发展和应用.

生物医用高分子纳米马达趋化体系:新一代药物递送载体

摘要:纳米马达是一类可沿化学物质浓度梯度矢量场进行定向运动的新型纳米材料,其特有的趋化运动性能可望为药物的精准递送带来新的效应. 然而,受限于疾病的复杂微环境,构建可有效趋化靶向病变组织的纳米马达趋化体系依然面临挑战. 作者团队结合高分子纳米材料的独特优势,在发展新策略构建高分子纳米马达趋化体系方面取得了一系列创新成果. 本专论从高分子纳米马达趋化体系的构建方法出发,重点阐述了一类可在体内疾病微环境发生趋化运动的高分子纳米马达的通用型构建策略,总结归纳了它们与不同治疗剂的组装规律及其在重大疾病治疗中的相关机制,并对该领域未来的发展方向进行展望.

脑机接口领域发展态势

摘要:脑机接口为人脑功能研究提供了重要方法,为脑疾病临床诊治提供前沿探索工具。2024 年脑机接口领域进入技术爆发期,具体表现在以下几方面。(1) 国内外加强脑机接口资助:相比较而言,美国重视电极、芯片开发及其在医疗与防务的应用,欧盟重视相关材料开发与科研应用,我国将脑机接口作为未来产业进行全面部署;(2) 相关技术迭代升级:新型接口、电极等硬件被相继开发出来,大模型应用于脑电解码中,提升编解码能力;(3) 临床试验持续推进:多款侵入式脑机接口进入临床试验,目前全球已开展70 多例临床试验;(4) 应用领域“多点开花”:医疗应用从运动与语言修复、肌萎缩侧索硬化等罕见病的治疗,扩展到抑郁症等常见神经精神疾病,非侵入式脑机接口已经应用于疲劳驾驶检测、游戏娱乐等生产生活中;(5) 产业快速发展:产值增长迅速,企业研发活跃。未来,脑机接口成本将大幅下降,实现大脑与机器的双向交互,为医疗、教育与娱乐等众多领域带来变革。

冷冻电镜前沿技术与发展应用

摘要:随着冷冻电镜(Cryo-EM)分辨率革命的到来,冷冻电镜技术已成为生物大分子结构解析的核心手段。这场技术革命的背后,是多维度技术的协同发展。新兴的冷冻制样技术,尤其是亲和载网及时间分辨率的冷冻制样技术,不仅具有整合生物复合体提纯与冷冻制样、降低气- 液界面影响的潜能,还有望捕捉生物过程的瞬时构象。冷冻聚焦离子束减薄结合荧光定位与高压冷冻技术,可实现对细胞或组织样品的精准减薄,助力揭示细胞原位中的“分子社会”及生物过程的时空调控。冷冻透射电镜硬件、控制软件及探测器的不断发展,极大推进了高通量、高分辨率、自动化的电镜数据采集。近年来,人工智能(AI) 与冷冻电镜技术的深度融合,正在推进冷冻电镜技术向着捕获生物大分子动态生物过程,揭示其原位时空调控和“分子社会关系”方向飞速发展,为揭示生命本质提供了强大的技术支撑。冷冻电镜技术不仅在基础研究中具有重要意义,在药物开发等应用领域也展现出巨大潜力。本文将围绕冷冻样品制备、冷冻透射电镜及探测器硬件数据收集及AI 应用等方向展开阐述。

合成生物元件与线路的智能设计

摘要:合成生物学是生物学、工程学和计算机科学等多学科交叉融合的新兴前沿领域,旨在通过“自下而上”的工程化设计理念,逐级构建元件、器件和线路,以创造自然界中不存在的人工生物系统,或对已有的生物系统进行目标性改造。随着合成生物产业的飞速发展,对基因线路规模和复杂度的需求也在不断提升。然而,传统依赖经验和试错的方法在元件与线路构建中具有较低的效率和成功率,已无法满足合成生物科技创新转化的需求。这促使元件与线路的开发范式逐渐从人力型、经验型的试错模式向标准化、智能化的工程模式转变。机器学习能够揭示生物数据中隐含的结构和关联,为合成生物元件和线路的智能设计提供强大支持。本文综述了生物元件与线路设计中常用的机器学习算法,以及它们在合成启动子、RNA调控元件、转录因子等生物元件和简单基因线路智能设计中的典型应用,探讨了当前面临的主要挑战及潜在的解决方案。最后,本文展望了机器学习与合成生物系统设计未来的融合趋势,并强调了跨学科合作的重要性。

智能生物制造之发酵过程优化:在线检测、人工智能与数字孪生技术

摘要:生物制造作为新兴产业,其核心挑战在于实现发酵过程的精准优化与高效放大。本文聚焦发酵过程的关键环节——实时感知与智能控制,系统综述了在线检测技术、人工智能驱动的优化策略及数字孪生技术的应用进展。首先,从常规参数(温度、pH、溶解氧)到高级传感技术(在线活细胞传感、光谱分析、尾气监测)的在线检测手段,为实时获取微生物代谢状态提供了数据基础。其次,传统基于专家经验的静态控制逐步向人工智能驱动的动态优化演进,机器学习(如人工神经网络、支持向量机)与遗传算法等技术的整合显著提升了补料策略与工艺参数的调控效率。最后,数字孪生技术通过融合实时传感数据与多尺度模型(细胞代谢动力学与反应器流场模拟),为发酵过程的全生命周期优化与理性放大提供了新范式。未来,基于智能感知与数字孪生的闭环控制系统将加速合成生物学成果的产业化,推动生物制造向高效、智能、可持续方向迈进。

面向生物制造的数据库、知识库与大模型

摘要:生物制造技术是一种融合生物学、化学和工程学的前沿制造方法,利用可再生生物质和生物体作为生产介质,通过发酵过程规模化生产目标产品。与传统石化路线相比,生物制造在减少CO2 排放、降低能耗和成本方面具有显著优势。随着系统生物学、合成生物学的发展和生物大数据的积累,人工智能、大模型和高性能计算等信息技术与生物技术的融合,生物制造正逐步进入数据驱动时代。本文综述了面向生物制造的数据库、知识库与大语言模型的最新研究进展,探讨了该领域的发展方向、难点以及新兴技术方法,为相关领域的科研工作提供了参考和启示。

硅基微环谐振器在生物医学检测领域的研究进展及临床应用潜力

摘要:硅基微环谐振器(silicon-based microring resonator, SMRR)作为光学生物传感器中的无标签检测典型应用,具备小尺寸、高灵敏度、易集成等优势,适用于物理、化学及生物信号的检测。阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease, AD)是一种常见的神经退行性疾病,隐匿性高,而早期干预可以有效缓解AD进程。针对AD的早期诊断,基于SMRR 的光学检测平台能有效克服血液筛查中的低丰度标志物和干扰因素问题,展现出超灵敏、低假阳性的检测应用潜力。但目前SMRR在AD检测上的临床应用受限,主要因其存在优化设计差异大、缺乏商用成品芯片、统一检测平台及高成本等问题。同时,AD早期诊断生物标志物存在争议,限制了其辅助诊断作用。本文综述了SMRR的传感原理,总结了其在生物医学领域的研究进展,并以AD为研究对象,探讨了基于SMRR 的检测技术主要的应用局限及其在AD早期诊断领域的临床应用潜力。未来,硅基微环谐振器技术的标准化、集成性和普适性可能成为主要的发展方向,本文可为开发成熟的商用检测仪器提供参考,推动其在临床诊断领域的广泛应用。