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再生医学工艺优化及视网膜纳米药物研究2026-10-12 08:39:33

近期多项研究证明,监督学习与主动学习方法能高效优化复杂多成分培养基,Hallmann等人提出一种名为全基因组多目标贝叶斯优化的通用且灵活的计算方法用于培养基设计,通过将全基因组代谢模型整合到顶层贝叶斯优化循环中,从而在高维空间内高效探索和优化营养组合。Hashizume等人开发了“生物感知”机器学习平台,将误差感知预处理、预测建模与主动学习相集成,仅通过364种配方测试便完成了对CHO-K1细胞的57种成分的无血清培养基优化。此外,AI还可用于ROs动态培养条件的优化,近期,Gil等人首次在工业规模光生物反应器中验证了基于Reinforcement learning的控制策略。

结合行为克隆的离线预训练与每日微调的持续策略适应,模拟中IAE相比PID降低了8%,控制力度降低了54%;8天的实验验证证实了该方法的鲁棒性。这项工作标志着RL控制从仿真走向真实工业环境的重要突破。表明AI可为ROs的标准化、规模化制备提供可行的智能培养方案。纳米技术为视网膜退行性疾病的治疗,尤其是视网膜再生,带来了深远的临床影响。目前,纳米细胞移植已成为新生血管疾病治疗的创新替代方案。Piano等利用载有多球壳菌素的固体脂质纳米颗粒经角膜给药,在rd10小鼠模型中降低视网膜神经酰胺水平并提高感光细胞存活率。
 
氧化铈纳米颗粒具有多重保护作用,Chen等证实其可减轻视网膜血管瘤增殖模型中的氧化应激损伤,且玻璃体内注射在光损伤后给药仍能保护感光细胞,提示其治疗AMD及DR的潜力。Sakai等采用碱性成纤维细胞生长因子浸渍的纳米颗粒处理视网膜,观察到视蛋白持续高表达、感光细胞数量增加、TUNEL阳性细胞减少及bFGF水平升高,证实bFGF-NP可实现持续的视网膜保护作用。Liu等人将负载白藜芦醇的纳米颗粒与RPE细胞膜囊泡相结合,经自创溶解性微针给药后迅速溶解并靶向释放至视网膜,在NaIO3诱导的干性AMD兔模型中显著缓解氧化应激和炎症,保护视网膜架构。
 
出自《AI赋能的眼病精准诊断与再生治疗新进展》作者高娜,代伟,瞿佳。