科學(xué)通報(bào) | 葛均波院士團(tuán)隊(duì)借助AI為可降解血管支架材料選配方：一項(xiàng)純計(jì)算研究提出PLLA改性優(yōu)選候選與實(shí)驗(yàn)窗口

近日，復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院葛均波院士團(tuán)隊(duì)在《科學(xué)通報(bào)》發(fā)表了題為“AI輔助可降解血管支架PLLA改性劑生成與篩選”的研究論文。面向可降解血管支架材料設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵難題，研究團(tuán)隊(duì)圍繞聚左旋乳酸（poly(L-lactic acid), PLLA）基體材料的改性需求，構(gòu)建了一套人工智能輔助的多目標(biāo)計(jì)算篩選工作流。該工作在純計(jì)算條件下，從大規(guī)模候選分子空間中識(shí)別出更具潛力的聚乙二醇（PEG）衍生酯類改性劑，并結(jié)合物理啟發(fā)模型提出了后續(xù)實(shí)驗(yàn)可優(yōu)先考察的配比范圍，為可降解醫(yī)用高分子材料研發(fā)提供了更高效的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思路。

可降解血管支架旨在在血管修復(fù)早期提供必要支撐，并在完成使命后逐步降解吸收，從而減少永久性植入物長(zhǎng)期留存帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。聚左旋乳酸（PLLA）因具有良好的生物相容性和可降解性，被廣泛視為可降解血管支架的重要候選基體材料之一。然而，這類材料的研發(fā)并不容易：如果強(qiáng)調(diào)早期支撐性，材料往往更硬；如果希望柔順性更好，又可能影響力學(xué)穩(wěn)定性；與此同時(shí)，材料吸水、水解和降解節(jié)律還要盡量與血管修復(fù)時(shí)間窗相協(xié)調(diào)。也就是說(shuō)，支撐性、柔順性和降解行為之間并不是簡(jiǎn)單的單項(xiàng)優(yōu)化，而是一個(gè)相互耦合的多目標(biāo)問(wèn)題。傳統(tǒng)依賴經(jīng)驗(yàn)和反復(fù)試配的路徑，不僅耗時(shí)耗力，也難以在較大的候選空間中快速找到兼顧安全性、相容性和工程可實(shí)施性的改性方案。

為更直觀地說(shuō)明這項(xiàng)研究的整體思路，研究團(tuán)隊(duì)首先構(gòu)建了一條“候選分子生成—多目標(biāo)篩選—聚合物層級(jí)分析”的一體化計(jì)算路線（圖1），希望先在數(shù)字空間中盡可能縮小試錯(cuò)范圍，再為后續(xù)實(shí)驗(yàn)提供更聚焦的驗(yàn)證起點(diǎn)。從這一路徑可以看出，這項(xiàng)工作并不是試圖用計(jì)算直接替代實(shí)驗(yàn)，而是希望利用人工智能和物理啟發(fā)分析，先在數(shù)字空間完成高通量預(yù)篩，把有限的實(shí)驗(yàn)資源集中到更值得優(yōu)先驗(yàn)證的方向上。

圖1. AI輔助純計(jì)算篩選與分析工作流

該流程從候選分子生成出發(fā)，經(jīng)多目標(biāo)篩選與聚合物層級(jí)分析，提出后續(xù)實(shí)驗(yàn)可優(yōu)先驗(yàn)證的候選分子家族與配比范圍

針對(duì)上述問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)建立了候選分子生成—多目標(biāo)篩選—聚合物層級(jí)分析的一體化計(jì)算流程。首先，工作流綜合考慮相容性、柔順性、適度親水性、安全性以及合成可及性等因素，對(duì)候選分子進(jìn)行自動(dòng)生成、篩選和排序。結(jié)果顯示，系統(tǒng)共生成超過(guò)38000個(gè)分子提案，去重后保留22089個(gè)唯一候選分子。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，聚乙二醇衍生酯類分子在當(dāng)前約束條件下更容易進(jìn)入高分區(qū)域，表現(xiàn)出在提高鏈段活動(dòng)能力和保持適度親水性之間更有利的平衡特征。

在此基礎(chǔ)上，團(tuán)隊(duì)又選取代表性候選體系開展聚合物層級(jí)的物理啟發(fā)分析。結(jié)果提示，在模型設(shè)定下，5 wt%~12 wt%可作為后續(xù)實(shí)驗(yàn)值得重點(diǎn)考察的配比區(qū)間，其中約8.5 wt%可作為代表性的中間配比。相關(guān)分析還表明，這類候選分子的引入有望使共混體系玻璃化轉(zhuǎn)變溫度向接近生理溫度范圍移動(dòng)，并可能提高水分傳輸能力，從而使體系相對(duì)于純聚左旋乳酸呈現(xiàn)更短的相對(duì)降解時(shí)間尺度。

為了更直觀展示這一配比窗口及其潛在影響，團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步給出了代表性候選體系在聚合物層級(jí)的分析結(jié)果（圖2）。該結(jié)果并不是對(duì)器件最終性能的直接定論，而是為后續(xù)材料制備、力學(xué)測(cè)試和降解評(píng)價(jià)提供一個(gè)更集中的實(shí)驗(yàn)起點(diǎn)。

圖2. PLLA/AI-Ester聚合物層級(jí)分析結(jié)果

模型提示5 wt%~12 wt%是值得重點(diǎn)考察的配比范圍，其中約8.5 wt%可作為代表性中間配比

研究同時(shí)強(qiáng)調(diào)，這些結(jié)果主要用于提出可供后續(xù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的候選分子和理論配方窗口，并不直接等同于器件層面的最終性能定論。換句話說(shuō)，這項(xiàng)工作的一個(gè)重要特點(diǎn)，是把人工智能分子生成、多目標(biāo)決策與高分子物理分析有機(jī)銜接起來(lái)，形成“先在數(shù)字空間高通量預(yù)篩、再在實(shí)驗(yàn)中聚焦驗(yàn)證”的研發(fā)路徑。對(duì)于研發(fā)成本高、實(shí)驗(yàn)周期長(zhǎng)、評(píng)價(jià)維度多的植入醫(yī)療器械材料而言，這樣的思路具有較強(qiáng)的方法學(xué)啟發(fā)意義，也為更多高端醫(yī)用材料研發(fā)提供了可借鑒的范式。

此外，研究團(tuán)隊(duì)還表示，下一步將圍繞優(yōu)選候選分子及關(guān)鍵配比節(jié)點(diǎn)，結(jié)合材料制備、相形態(tài)表征、濕態(tài)力學(xué)測(cè)試與降解評(píng)價(jià)，進(jìn)一步檢驗(yàn)理論篩選結(jié)果的有效性，并為新型可降解血管支架材料設(shè)計(jì)提供更堅(jiān)實(shí)的實(shí)驗(yàn)依據(jù)。

復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院、復(fù)旦大學(xué)生物醫(yī)學(xué)研究院葛均波院士為文章末位通訊作者。他長(zhǎng)期致力于推動(dòng)我國(guó)重大心血管疾病診療技術(shù)革新和成果轉(zhuǎn)化，在冠狀動(dòng)脈（冠脈）腔內(nèi)影像診斷、復(fù)雜介入診療技術(shù)創(chuàng)新、新型器械研發(fā)和心血管危重癥救治體系建立等方面，開展了卓有成效的研究工作。

本研究得到國(guó)家自然科學(xué)基金基礎(chǔ)科學(xué)中心項(xiàng)目（T2288101）的支持。

文章信息

游凌森，郭余俊，彭子粟，等.AI輔助可降解血管支架PLLA改性劑生成與篩選 . 科學(xué)通報(bào), 2026.

https://www.sciengine.com/doi/10.1360/CSB-2026-0332.

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