科学家开发磁性微机器人集群主动递送平台，突破肺部精准给药难题

当下，肺部递送面临的核心问题是：如何精准递送到肺部深处的目标位置。现有的支气管镜可到达的深度有限，因此如何到达目标位置，如何释放药物，以及如何实现缓释是呼吸道疾病给药的瓶颈。

为解决上述难题，香港中文大学（深圳）理工学院助理教授俞江帆团队创新性地开发了针对肺部支气管、精准外部作用力引导的药物递送平台。其独特之处在于，并非像传统方法那样在液体环境（例如血液、胃液等）中进行选择性递送，而是通过新型微纳机器人集群，直接在空气-黏膜界面环境中实现肺部的精准靶向给药。

相关论文以《用于支气管内靶向递送的活性微凝胶颗粒群》（Active microgel particle swarms for intrabronchial targeted delivery）为题发表在 Science Advances[1]。香港中文大学（深圳）理工学院博士生陈辉是第一作者，俞江帆担任通讯作者。

现有治疗肺部纤维化和肺癌治疗肺部疾病的方式具有各自的局限性：

打点滴、打针等静脉注射方式存在药物到达目标部位的比率极低，与此同时，药物经全身血液循环存在副作用风险等问题；穿刺方式进行肺部注射给药相对有创，并且部分位置因易出血等原因难以实现穿刺，还可能出血窒息、肺气肿等问题；雾化等吸入给药方式尽管部分抗炎药物可以通过该方式吸入，但靶向药、细胞类药物很难通过该方式吸入，且无法精准到达病灶处。

自然界中蚁群的行为以及部分细胞群迁移行为能够大幅度增加运动性，并产生自适应行为。受此启发，研究团队希望通过增加微型机器人个体数量激发集群能力，来显著增强微纳机器人集群的装载运载能力、运动能力以及医疗成像能力（例如 B 超、X 光、CT 等）。

研究团队首先探索集群粒子单元之间的相互作用，进一步拓展到三个以及多个集群粒子的相互作用机理。通过开发动态三维振荡磁场，触发集群单元之间的相互运动和位置的重构。结果证明，底部的粒子受到驱动后，会逐渐像登山一样爬到其他的粒子上面，进而逐步形成集群的行为高度的变化。

俞江帆对 DeepTech 表示：“我们通过集群建模、设计磁场实现了相应的自适应控制。这种能力很大程度上保证了我们的集群能够应用在肺部深处的肺支气管的递送中，并防止错误地到达沿途的其他支气管中。”

由于肺部是一个高度动态的特殊场景，因而在动态环境下，如何做好递送的精度控制具有很大的技术挑战。该研究一方面通过磁场进行远程操控，另一方面将磁场与 CT 结合，为未来医疗场景下的实际应用落地奠定了良好的基础。

此外，该技术还实现了药物的精准装载和释放。实验结果显示，沿途的肺部组织并未被药物染色，但到了目标点，药物的释放和细胞的染色非常明显。

该技术有望为肺部纤维化和肺部肿瘤精准递送药物或干细胞，提供一种无创治疗的新手段。此外，在治疗肺部肿瘤的过程中，也可以在该体系中装载一些放疗颗粒，通过精准的定域放疗减小对肿瘤周围组织的影响。

“我们开发的体系实际上是一个缓释平台，它不是一下子把药物全都释放干净，而是经过一段时间的停留后，慢慢地将药物缓释出来，因而非常适用于肺部肿瘤及肺纤维化的治疗。”俞江帆表示。

在这项研究中，目前已经实现了在动物模型（猪）的定域递送，但目前使用的是模型药物。在接下来的研究阶段中，研究人员计划进一步开展治疗实验，通过建立肺部疾病模型，载入肺纤维化治疗的药物或干细胞，真正比较这种新方案与传统治疗方法的效果。

俞江帆团队致力于将微型机器人系统应用于医疗领域，主要方向包括：针对血管疾病的介入治疗，包括血栓清除、肿瘤早筛和化疗栓塞等；在脑科学领域，通过主动型的递送系统解决棘手疾病；在消化道领域，进行胃部多发性胃溃疡和胃穿孔贴附的高效治疗。凭借一系列优秀成果，俞江帆成为 2025 年度“35 岁以下科技创新 35 人”亚太区入选者之一。

在针对血管疾病的临床介入治疗中，血管走向就像是一张地图，有效介入治疗的首要前提是充分了解这张“地图”。

造影是介入治疗的关键技术，目前使用的大部分是被动造影剂碘海醇。也就是说，血液流向哪里，它就走向哪里。其问题在于，部分场景下血流的动力学也在发生改变。比如，有血栓之处由于血管被堵住，会造成造影不充分的问题。

在一些关键的疾病场景中，例如脑血栓、肺门静脉的栓塞等，存在造影弱甚至没有造影的问题，目前仅能凭借经验丰富医生的手感反馈来判断血管壁或血栓是否能顺利通过。

为解决上述问题，研究团队利用微型机器人集群，开发了一种主动型的造影剂，利用磁场引导集群运动，借助于所开发的一系列算法和逻辑，可以自主地探索和精准定位全部的血管网络。

日前，相关论文以《利用微机器人集群主动探索和重建血管网络》（Active Exploration and Reconstruction of Vascular Networks Using Microrobot Swarms）为题发表在 Nature Machine Intelligence[2]，俞江帆担任独立通讯作者。

参考资料：

1.Chen,H. et al. Active microgel particle swarms for intrabronchial targeted delivery. Science Advances 11,11(2025). https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adr3356

2.Du, X., Wang, Y., Law, J. et al. Active exploration and reconstruction of vascular networks using microrobot swarms. Nat Mach Intell 7, 553–564 (2025). https://doi.org/10.1038/s42256-025-01012-y

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