科学通报 | 葛均波院士团队借助AI为可降解血管支架材料选配方：一项纯计算研究提出PLLA改性优选候选与实验窗口

近日，复旦大学附属中山医院葛均波院士团队在《科学通报》发表了题为“AI辅助可降解血管支架PLLA改性剂生成与筛选”的研究论文。面向可降解血管支架材料设计中的关键难题，研究团队围绕聚左旋乳酸（poly(L-lactic acid), PLLA）基体材料的改性需求，构建了一套人工智能辅助的多目标计算筛选工作流。该工作在纯计算条件下，从大规模候选分子空间中识别出更具潜力的聚乙二醇（PEG）衍生酯类改性剂，并结合物理启发模型提出了后续实验可优先考察的配比范围，为可降解医用高分子材料研发提供了更高效的数据驱动思路。

可降解血管支架旨在在血管修复早期提供必要支撑，并在完成使命后逐步降解吸收，从而减少永久性植入物长期留存带来的风险。聚左旋乳酸（PLLA）因具有良好的生物相容性和可降解性，被广泛视为可降解血管支架的重要候选基体材料之一。然而，这类材料的研发并不容易：如果强调早期支撑性，材料往往更硬；如果希望柔顺性更好，又可能影响力学稳定性；与此同时，材料吸水、水解和降解节律还要尽量与血管修复时间窗相协调。也就是说，支撑性、柔顺性和降解行为之间并不是简单的单项优化，而是一个相互耦合的多目标问题。传统依赖经验和反复试配的路径，不仅耗时耗力，也难以在较大的候选空间中快速找到兼顾安全性、相容性和工程可实施性的改性方案。

为更直观地说明这项研究的整体思路，研究团队首先构建了一条“候选分子生成—多目标筛选—聚合物层级分析”的一体化计算路线（图1），希望先在数字空间中尽可能缩小试错范围，再为后续实验提供更聚焦的验证起点。从这一路径可以看出，这项工作并不是试图用计算直接替代实验，而是希望利用人工智能和物理启发分析，先在数字空间完成高通量预筛，把有限的实验资源集中到更值得优先验证的方向上。

图1. AI辅助纯计算筛选与分析工作流

该流程从候选分子生成出发，经多目标筛选与聚合物层级分析，提出后续实验可优先验证的候选分子家族与配比范围

针对上述问题，研究团队建立了候选分子生成—多目标筛选—聚合物层级分析的一体化计算流程。首先，工作流综合考虑相容性、柔顺性、适度亲水性、安全性以及合成可及性等因素，对候选分子进行自动生成、筛选和排序。结果显示，系统共生成超过38000个分子提案，去重后保留22089个唯一候选分子。进一步分析发现，聚乙二醇衍生酯类分子在当前约束条件下更容易进入高分区域，表现出在提高链段活动能力和保持适度亲水性之间更有利的平衡特征。

在此基础上，团队又选取代表性候选体系开展聚合物层级的物理启发分析。结果提示，在模型设定下，5 wt%~12 wt%可作为后续实验值得重点考察的配比区间，其中约8.5 wt%可作为代表性的中间配比。相关分析还表明，这类候选分子的引入有望使共混体系玻璃化转变温度向接近生理温度范围移动，并可能提高水分传输能力，从而使体系相对于纯聚左旋乳酸呈现更短的相对降解时间尺度。

为了更直观展示这一配比窗口及其潜在影响，团队进一步给出了代表性候选体系在聚合物层级的分析结果（图2）。该结果并不是对器件最终性能的直接定论，而是为后续材料制备、力学测试和降解评价提供一个更集中的实验起点。

图2. PLLA/AI-Ester聚合物层级分析结果

模型提示5 wt%~12 wt%是值得重点考察的配比范围，其中约8.5 wt%可作为代表性中间配比

研究同时强调，这些结果主要用于提出可供后续实验验证的候选分子和理论配方窗口，并不直接等同于器件层面的最终性能定论。换句话说，这项工作的一个重要特点，是把人工智能分子生成、多目标决策与高分子物理分析有机衔接起来，形成“先在数字空间高通量预筛、再在实验中聚焦验证”的研发路径。对于研发成本高、实验周期长、评价维度多的植入医疗器械材料而言，这样的思路具有较强的方法学启发意义，也为更多高端医用材料研发提供了可借鉴的范式。

此外，研究团队还表示，下一步将围绕优选候选分子及关键配比节点，结合材料制备、相形态表征、湿态力学测试与降解评价，进一步检验理论筛选结果的有效性，并为新型可降解血管支架材料设计提供更坚实的实验依据。

复旦大学附属中山医院、复旦大学生物医学研究院葛均波院士为文章末位通讯作者。他长期致力于推动我国重大心血管疾病诊疗技术革新和成果转化，在冠状动脉（冠脉）腔内影像诊断、复杂介入诊疗技术创新、新型器械研发和心血管危重症救治体系建立等方面，开展了卓有成效的研究工作。

本研究得到国家自然科学基金基础科学中心项目（T2288101）的支持。

文章信息

游凌森，郭余俊，彭子粟，等.AI辅助可降解血管支架PLLA改性剂生成与筛选 . 科学通报, 2026.

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

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