11月12日，记者从中国科学技术大学获悉，该校信息科学技术学院团队利用人工智能技术，从7.5万余种化合物中快速筛选出具有潜力的冷冻保护剂候选分子，并在冰晶、细胞和组织三个层面完成实验验证，为研发低毒性、低用量的新型冷冻保护剂提供了新思路。相关研究成果于11月9日在线发表于国际学术期刊《先进材料》。
冷冻保护剂是细胞、血液及组织样本长期低温保存的重要材料。目前，红细胞冻存主要使用甘油，有核细胞则多使用二甲基亚砜（DMSO）。然而，这类传统冷冻保护剂在高浓度下存在一定毒性，使用前后的添加与去除过程较为繁琐，保护效果也存在局限。如何找到更加安全、高效的替代分子，一直是低温生物医学领域面临的难题。
针对这一问题，研究团队将人工智能引入冷冻保护剂研发，利用预训练模型分析化合物的分子结构特征，并结合已有实验数据预测其潜在保护效果。通过对7.5万余种化合物进行分级筛选，团队最终选出十余个候选分子进入实验验证，大幅缩小了筛选范围，减少了传统研发过程中大量试错实验的需求。
实验结果显示，筛选出的多个候选分子具有抑制冰晶长大的能力。在低甘油配方中加入候选分子后，红细胞冻融回收率超过91%；在常规慢速冷冻体系中，红细胞回收率由约95%提升至97%以上。在人脐带来源间充质干细胞冻存实验中，配合优化后的基础配方，细胞复温存活率达到93.6%。此外，在大鼠腹主动脉组织冻存实验中，加入候选分子后，血管的力学性能与组织结构也更接近新鲜组织。
据介绍，该研究将人工智能辅助分子筛选与低温保存实验验证相结合，形成了一套可复用的新型冷冻保护剂研发方法，有望减少细胞治疗、输血医学和组织样本库对传统高浓度冷冻保护剂的依赖，并为后续临床应用及相关配方优化提供研究基础。（卞怡菲）