北京
近日，復旦大學附屬中山醫院葛均波院士團隊在《科學通報》發表了題為“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計中的關鍵難題，研究團隊圍繞聚左旋乳酸（poly(L-lactic acid), PLLA）基體材料的改性需求，構建了一套人工智能輔助的多目標計算篩選工作流。該工作在純計算條件下，從大規模候選分子空間中識別出更具潛力的聚乙二醇（PEG）衍生酯類改性劑，并結合物理啟發模型提出了后續實驗可優先考察的配比范圍，為可降解醫用高分子材料研發提供了更高效的數據驅動思路。
可降解血管支架旨在在血管修復早期提供必要支撐，并在完成使命后逐步降解吸收，從而減少永久性植入物長期留存帶來的風險。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，這類材料的研發并不容易：如果強調早期支撐性，材料往往更硬；如果希望柔順性更好，又可能影響力學穩定性；與此同時，材料吸水、水解和降解節律還要盡量與血管修復時間窗相協調。也就是說，支撐性、柔順性和降解行為之間并不是簡單的單項優化，而是一個相互耦合的多目標問題。傳統依賴經驗和反復試配的路徑，不僅耗時耗力，也難以在較大的候選空間中快速找到兼顧安全性、相容性和工程可實施性的改性方案。
為更直觀地說明這項研究的整體思路，研究團隊首先構建了一條“候選分子生成—多目標篩選—聚合物層級分析”的一體化計算路線（圖1），希望先在數字空間中盡可能縮小試錯范圍，再為后續實驗提供更聚焦的驗證起點。從這一路徑可以看出，這項工作并不是試圖用計算直接替代實驗，而是希望利用人工智能和物理啟發分析，先在數字空間完成高通量預篩，把有限的實驗資源集中到更值得優先驗證的方向上。
圖1. AI輔助純計算篩選與分析工作流
該流程從候選分子生成出發，經多目標篩選與聚合物層級分析，提出后續實驗可優先驗證的候選分子家族與配比范圍
針對上述問題，研究團隊建立了候選分子生成—多目標篩選—聚合物層級分析的一體化計算流程。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，對候選分子進行自動生成、篩選和排序。結果顯示，系統共生成超過38000個分子提案，去重后保留22089個唯一候選分子。進一步分析發現，聚乙二醇衍生酯類分子在當前約束條件下更容易進入高分區域，表現出在提高鏈段活動能力和保持適度親水性之間更有利的平衡特征。
在此基礎上，團隊又選取代表性候選體系開展聚合物層級的物理啟發分析。結果提示，在模型設定下，5 wt%~12 wt%可作為后續實驗值得重點考察的配比區間，其中約8.5 wt%可作為代表性的中間配比。相關分析還表明，這類候選分子的引入有望使共混體系玻璃化轉變溫度向接近生理溫度范圍移動，并可能提高水分傳輸能力，從而使體系相對于純聚左旋乳酸呈現更短的相對降解時間尺度。
為了更直觀展示這一配比窗口及其潛在影響，團隊進一步給出了代表性候選體系在聚合物層級的分析結果（圖2）。該結果并不是對器件最終性能的直接定論，而是為后續材料制備、力學測試和降解評價提供一個更集中的實驗起點。
圖2. PLLA/AI-Ester聚合物層級分析結果
模型提示5 wt%~12 wt%是值得重點考察的配比范圍，其中約8.5 wt%可作為代表性中間配比
研究同時強調，這些結果主要用于提出可供后續實驗驗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，這項工作的一個重要特點，是把人工智能分子生成、多目標決策與高分子物理分析有機銜接起來，形成“先在數字空間高通量預篩、再在實驗中聚焦驗證”的研發路徑。對于研發成本高、實驗周期長、評價維度多的植入醫療器械材料而言，這樣的思路具有較強的方法學啟發意義，也為更多高端醫用材料研發提供了可借鑒的范式。
此外，研究團隊還表示，下一步將圍繞優選候選分子及關鍵配比節點，結合材料制備、相形態表征、濕態力學測試與降解評價，進一步檢驗理論篩選結果的有效性，并為新型可降解血管支架材料設計提供更堅實的實驗依據。
復旦大學附屬中山醫院、復旦大學生物醫學研究院葛均波院士為文章末位通訊作者。他長期致力于推動我國重大心血管疾病診療技術革新和成果轉化，在冠狀動脈（冠脈）腔內影像診斷、復雜介入診療技術創新、新型器械研發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。
本研究得到國家自然科學基金基礎科學中心項目（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 . 科學通報, 2026.
https://www.sciengine.com/doi/10.1360/CSB-2026-0332.
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