溃疡性结肠炎靶向治疗新略：基于机器学习的脂质体微流控制备

本文介绍了鲁东大学陈雪叶教授团队在溃疡性结肠炎治疗方面的创新研究。背景是全球慢性炎症性肠病发病率上升，现有治疗方案存在疗效波动与不良反应显著的问题。研究目的是通过微流控技术与机器学习的结合，开发新型靶向大黄素脂质体（Apt-EMO@Lip）的精准制备方法。研究团队设计了仿生叶脉-马蹄形耦合微混合器（VGHM），并构建了NRBO-CNN-LSTM-Attention多元回归预测模型，实现了脂质体的精准可控制备。实验结果表明，该方法制备的脂质体具有良好的缓释特性和抗炎活性，在体外模型中展现出优异的抗炎与肠屏障修复能力。结论是该研究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。