鲁东大学，首篇Nano Research！

摘要：溃疡性结肠炎（UC）作为全球性高发的慢性炎症性肠病，现有治疗手段存在疗效波动、副作用显著等局限，而天然药物大黄素（Emodin）虽具抗炎潜力，却因水溶性差、生物利用度低难以临床转化。与此同时，在纳米药物递送领域，脂质体作为理想的药物载体，其高效制备一直是制约临

机器学习-微流控集成的一步法制备靶向脂质体策略

溃疡性结肠炎（UC）作为全球性高发的慢性炎症性肠病，现有治疗手段存在疗效波动、副作用显著等局限，而天然药物大黄素（Emodin）虽具抗炎潜力，却因水溶性差、生物利用度低难以临床转化。与此同时，在纳米药物递送领域，脂质体作为理想的药物载体，其高效制备一直是制约临床转化的关键难题。传统脂质体制备技术面临流程繁琐、批次一致性差等瓶颈，微流控技术的规模化应用亦受限于混合效率不足，亟需创新性解决方案推动纳米药物的精准制备与靶向治疗。

近日，鲁东大学陈雪叶团队以2023级研究生陈鑫坤、潘玉丽为共同第一作者，陈雪叶教授与鲍诚副教授为通讯作者在“中国科技期刊卓越行动计划”领军期刊《Nano Research》上发表名为“Machine learning-guided one-step fabrication of targeted emodin liposomes via novel micromixer for ulcerative colitis therapy”的研究论文。这是鲁东大学首次以第一完成单位入选“中国科技期刊卓越行动计划”的顶级期刊，实现了历史性突破。该研究创新性地将微流控技术与机器学习深度融合，开发出“仿生叶脉沟槽—马蹄形”新型组合式微混合器（VGHM），结合NRBO-CNN-LSTM-Attention多元回归预测模型，实现了靶向大黄素脂质体（Apt-EMO@Lip）的精准可控制备，为溃疡性结肠炎的精准治疗提供了全新策略。

图文简介

图1：微混合器设计图。（a微混合器详细信息（尺寸、组成、入口）；b制备流程图；c微混合器实物图；d、e微通道超景深显微镜图）

图2：微混合器性能评估。（a仿真质量云图；bVGM不同截面的流线分布；c两种结构不同混合单元数下的混合效率；d 实验装置；e 局部实验图对比仿真图；f、g 数值模拟与实验数据对比）

图3：一步形成靶向脂质体机制。（a VGHM与薄膜水合法制备靶向脂质体的对比示意图；bVGM中脂质体的自组装形成过程；c脂质体成分的化学结构；d 靶向脂质体形成的机制）

图4：制备参数对脂质体的特性影响图。（a）流量信息配置（b）FRR对粒径和PDI的影响。(c) TFR对粒径和PDI的影响。(d) 溶剂类型对粒径的影响。（e) Blank@Lip、EMO@Lip和Apt-EMO@Lip的粒径分布。（f) Blank@Lip、EMO@Lip和Apt-EMO@Lip的Zeta电位值。（g)Blank@Lip、EMO@Lip和Apt-EMO@Lip在4℃储存条件下的长期稳定性。（h) 纯化的Apt-EMO@Lip样品图。（i) TEM图像显示Blank@Lip和Apt-EMO@Lip的球形形态（标尺=200 nm）。

图5：机器学习预测粒径图。（a）训练损失随迭代次数变化图（b）均方根误差（RMSE）随迭代次数变化图（c）模型训练适应度曲线（d）相对误差图（e）训练集样本拟合度（f）训练集预测值与真实值对比（g）测试集样本的预测误差分布（h）测试集样本拟合度（i）测试集预测值与真实值对比

图6：脂质体特性和体外毒性的对比研究。（a微流控法和薄膜水合法制备的载药脂质体的粒径分布和形态对比；b稳定性对比；c电位对比；dMTT实验示意图；e游离大黄素的细胞毒性测定；f两方法制备的载药脂质体的细胞毒性测定）

图7：大黄素脂质体体外细胞实验。（a 胃肠道的pH范围示意图；b Free EMO和EMO@Lip的体外累积释放曲线；c-f RAW264.7细胞分泌的促炎因子NO 、TNF–α 、IL–6 和IL-1β 的评价，处理24小时；g 对caco-2细胞划痕实验0-24h小时效果）

小结：本研究通过 “微流控技术-机器学习” 的协同创新，构建了一步法制备靶向脂质体的高效策略，突破了传统脂质体制备的效率与一致性瓶颈，结合智能预测模型实现了粒径的精准调控，在溃疡性结肠炎的体外模型中展现出优异的抗炎与肠屏障修复能力。该成果为纳米药物的临床转化提供了可规模化的技术范式，为中药活性成分的精准递送及炎症性疾病的靶向治疗开辟了新路径。