综述：智能闭环药物递送系统

（编辑推荐）本综述聚焦慢性病治疗中精准给药难题，提出智能闭环系统（CLS）通过整合实时生物传感与自动化递药技术（涵盖可穿戴/植入设备、AI增强算法及合成生物学工具），为实现个性化动态疗法提供革新方案。

　　

智能闭环系统的临床挑战与革新

慢性疾病治疗长期面临给药精度不足、患者依从性差等痛点。传统递药方式因缺乏实时反馈机制，常导致血药浓度波动和治疗窗偏离。闭环系统（CLS）通过仿生胰腺工作原理，将连续葡萄糖监测（CGM）与胰岛素泵联用，首次在糖尿病领域验证了动态调节的可行性。

可穿戴与植入技术的博弈

当前CLS载体呈现双轨发展：

• 可穿戴设备：如透皮微针阵列支持无痛监测IL-6等炎症因子，但受限于表皮屏障穿透深度
• 植入式系统：采用水凝胶包裹工程化细胞，可响应肿瘤微环境释放抗PD-1抗体，却存在免疫排斥风险
  动物实验显示，植入式CLS在癫痫模型中能使抗惊厥药精准到达海马区，使发作频率降低73%（P<0.01）。

AI算法驱动的治疗范式

深度强化学习（DRL）框架的引入使CLS具备：

1. 药代动力学预测：通过LSTM网络处理实时生物标志物数据流
2. 自适应调节：Q-learning算法优化胰岛素-葡萄糖负反馈回路
   临床试验NCT04536403证实，AI-CLS组HbA1c控制达标率较传统泵提高28%。

合成生物学的融合突破

最新进展将基因线路整合至CLS：

• 哺乳细胞构建AND逻辑门，仅在CRP>5mg/L且TNF-α>50pg/mL时启动IL-10表达
• 光控工程菌群通过蓝光响应释放GLP-1类似物
  这类"活体药厂"在IBD猪模型中实现黏膜愈合评分改善40%。

未来展望

下一代CLS需突破：

• 多器官芯片模拟首过效应
• CRISPR-dCas9表观调控模块
• 自供电生物燃料电池技术
  该领域正从单一疾病管理迈向全身多靶点协同调控的新纪元。