基于AI生物网络接口的智能靶向癌症药物递送系统：多室分子通讯模型的创新设计

本研究针对传统抗癌药物阿霉素(DOX)存在的心脏毒性问题，创新性地将纳米技术、分子通讯(MC)与人工智能(AI)相结合，开发了基于生物纳米物联网(IoBNT)的多室靶向给药系统。通过构建双向生物网络接口和深度学习方法，实现了肿瘤细胞内药物浓度的精准调控，显著提升疗效同时降低对健康细胞的损害。该研究为癌症精准治疗提供了突破性技术方案。

　　

癌症治疗领域长期面临着一个关键挑战：如何让化疗药物精准作用于肿瘤细胞而避免伤害健康组织。阿霉素(DOX)作为常用抗癌药物，其疗效常因心脏毒性等副作用受到剂量限制。传统给药方式犹如"无差别轰炸"，而纳米技术的出现为"精确制导"提供了可能。近年来，生物纳米物联网(IoBNT)概念的兴起，为连接体内纳米网络与外部控制系统带来了新思路。

十月六大学等机构的研究团队在《Scientific Reports》发表了一项突破性研究，他们创新性地将人工智能(AI)与分子通讯(MC)技术结合，开发出具有双向生物网络接口的智能靶向给药系统。该系统通过多室微分方程模型精确量化肿瘤细胞的药物浓度，首次实现了人体内外环境的无缝连接。研究证实，该模型能显著提高肿瘤细胞对药物的响应率，同时将健康细胞的不良反应降至最低。

研究团队主要采用四项关键技术：1)基于ANN的人工智能参数预测系统；2)分子通讯引导的纳米机器网络；3)热/光双重响应的PEG化脂质体载药系统；4)生物发光反馈监测机制。通过非线性最小二乘曲线拟合与深度学习方法的对比验证，确保了模型参数的准确性。

在系统模型设计方面，研究构建了包含nT₁-nT₃纳米机器和生物纳米传感器的网络架构。nT₁作为PEG化脂质体载药单元，能响应温度或光信号释放DOX；nT₂和nT₃则协助增强递送过程。双向通讯通过x₁-x₆信号序列实现，其中AI生物网络接口完成生化信号与电信号的相互转换。

模型分析显示，正向路径中药物浓度动态遵循微分方程组：dw₁/dt=-w₁(k₁₂+k₁₀)+k₂₁w₃(t)，精确描述了药物从血液到肿瘤细胞的转运过程。反向路径则通过生物发光强度I(t)=α_LLX/(X+α_m)实现反馈调节，其中ATP和荧光素酶(LU)浓度是关键参数。

仿真结果验证了系统的卓越性能：当初始药物浓度ω₀增加时，肿瘤细胞药物浓度w₅(t)显著提升；渗透表面积参数ps从4.9×10^-3增至1.5×10^-2时，药物递送效率提高3倍。特别值得注意的是，细胞摄取参数k_1wi和k_3wi的优化使肿瘤细胞内药物积累量达到传统方法的2.3倍。

该研究的创新性主要体现在三个方面：首先，创建了首个整合IoBNT与AI的多室靶向给药模型，突破了传统方法的内外界限；其次，开发的ANN参数预测系统将RMSE误差控制在0.5×10^-1μM以内；最后，双向生物网络接口实现了治疗过程的实时监控与调节。这些突破为癌症精准医疗提供了全新范式，使"在正确时间、正确位置释放精确剂量"的个性化治疗成为可能。

研究团队指出，该系统未来可扩展应用于其他疾病治疗，并通过云计算实现多中心协同诊疗。随着纳米制造技术的进步，这种智能给药平台有望在5-8年内进入临床转化阶段，为癌症患者带来更安全有效的治疗选择。该成果标志着纳米医学与人工智能融合的重大突破，为下一代精准医疗系统的发展指明了方向。