撰文丨王聰

編輯丨王多魚

排版丨水成文

復雜且難以愈合的傷口，由于細菌密度高和感染風險大，需要精準干預。然而，傳統(tǒng)治療方法缺乏對傷口微環(huán)境的動態(tài)監(jiān)測和系統(tǒng)調(diào)節(jié)。能否開發(fā)出一種精準的治療干預措施來降低傷口感染風險，加速傷口愈合？

2025 年 9 月 1 日，浙江大學俞夢飛研究員、賀永教授等在 Cell 子刊 Cell Biomaterials 上發(fā)表了題為：AI-feedback bioelectronics promote infectious wound healing 的研究論文。

該將再生生物電子學與人工智能（AI）相結合，其中 AI 充當修復信號的反饋，兼具智能響應和促進傷口愈合的雙重功能。在感染早期，高電流（4 毫安）刺激促使液態(tài)金屬釋放高劑量的鎵離子，以實現(xiàn)快速廣譜抗菌作用。在后期愈合階段，生物電子學被設計為能夠智能感知傷口狀況，并在低電流（0-2 毫安）刺激下精確控制鎵離子的釋放，從而在 14 天內(nèi)促進組織再生。

該研究利用再生生物電子學實現(xiàn)了傷口修復的閉環(huán)控制，推動了傷口護理解決方案的發(fā)展，并通過 AI 的整合開創(chuàng)了智能愈合的新領域，為慢性傷口治療提供了突破性解決方案。

復雜且難治的傷口在臨床上是一個重大挑戰(zhàn)，因其細菌密度高、愈合時間長且易感染，需要有針對性的干預和有效的管理，尤其是金黃色葡萄球菌感染的傷口，其中形成的膿液使情況更加復雜。近期臨床研究表明，超過 60% 的慢性傷口會出現(xiàn)膿液積聚，而在耐藥菌感染的情況下，治療失敗率超過 45%。此外，膿液的高粘度和復雜成分形成了物理化學屏障，極大地阻礙了藥物擴散，使得抗生素難以有效滲透并清除感染，從而增加了治療難度。這一持續(xù)存在的臨床難題，凸顯了迫切需要開發(fā)出結合監(jiān)測與適應性治療的下一代解決方案。

為了克服傷口膿液對藥物擴散造成的阻礙，研究人員提出了多種策略。這些策略包括直接向感染部位施用高劑量抗生素，或者采用沖洗或引流等物理方法清除膿液。然而，這些方法在四周內(nèi)僅能使 28%-35% 的感染完全清除，而且高劑量抗生素可能會導致細菌耐藥性。同時，在感染環(huán)境中實現(xiàn)高效藥物遞送和精準作用仍是當前研究中的關鍵瓶頸。值得注意的是，現(xiàn)有的方法均未解決傷口微環(huán)境在愈合過程中所發(fā)生的動態(tài)變化。

近年來，閉環(huán)治療系統(tǒng)在傷口管理領域備受關注。研究人員探索了智能納米材料、自適應藥物載體和刺激響應材料的應用，以提高抗菌效率。然而，現(xiàn)有技術在時間檢測和應對復雜的膿液屏障以及動態(tài)變化的組織環(huán)境方面存在局限性，導致殺菌效率和治療精度欠佳。特別是缺乏智能反饋機制，使得在從感染階段向愈合階段過渡期間無法實現(xiàn)最佳治療適應。

在這項最新研究中，研究團隊開發(fā)了一種閉環(huán)自適應系統(tǒng)，該系統(tǒng)將基于機器學習的決策與再生生物電子學相結合。與傳統(tǒng)的靜態(tài)方法不同，該系統(tǒng)具有三個核心功能：1）監(jiān)測傷口狀態(tài)變化；2）利用強化學習算法動態(tài)優(yōu)化治療參數(shù)；3）通過電刺激從液態(tài)金屬復合材料中調(diào)節(jié)釋放鎵離子（Ga3+）。在感染初期，高電流脈沖（4 毫安）迅速釋放鎵離子，以實現(xiàn)廣譜抗菌效果。隨著愈合過程的推進，人工智能（AI）控制器會自動將刺激強度降低至 0-2 毫安，以促進組織再生。研究結果證明，與標準療法相比，這種方法能更快地完成傷口的治療，同時顯著減少抗生素的使用。這種智能反饋系統(tǒng)為克服傷口膿液屏障和優(yōu)化復雜傷口管理中的治療效果提供了一種創(chuàng)新的數(shù)據(jù)驅(qū)動解決方案。

最后，研究團隊表示，該研究開創(chuàng)了生物電子學-AI-再生的新范式，不僅提高了傷口愈合效果，還降低了約 30% 的成本。其自動掃描-治療-監(jiān)測系統(tǒng)能夠?qū)⑴R床就診頻率從每周一次降至每月一次。從長遠來看，這項技術有望徹底改變家庭智能傷口護理模式，其框架還可擴展用于治療糖尿病足潰瘍以及燒傷等復雜傷口，甚至為神經(jīng)和心肌等組織再生領域提供新的研究范式，具有廣泛的臨床應用前景和顯著的社會效益。

論文鏈接：

https://www.cell.com/molecular-cell/abstract/S1097-2765(25)00656-2