AI集成微流控技术用于药物筛选：从单细胞到器官芯片-北京永康乐业科技发展有限公司

在药物研发的漫长征程中，药物筛选作为关键环节，其效率和准确性直接影响着新药问世的速度与质量。微流控技术为体外药物筛选提供了一种极具前景的方法，通过模拟细胞微环境的关键特征，实现了生理相关性、高通量且经济高效的分析。人工智能（AI）与微流控技术的协同集成是生物医学分析领域的一项关键突破。二者的融合促进了自动化数据分析、复杂模式识别和智能实验控制，从而加速药物筛选进程并提升筛选精准度。

本综述系统探讨了AI与微流控技术协同融合在药物筛选中的应用进展，按生物复杂度从低到高（1D单细胞、2D多细胞阵列、3D球状体、3D+器官芯片）展开，详细阐述了不同维度下AI算法（如CNN、RNN、SVM等）如何提升筛选通量、灵敏度与生理相关性；同时剖析了该领域在硬件标准化、模型可解释性、数据管理、系统集成等方面的现存挑战，并展望了其未来方向和新兴趋势，旨在为精准药物发现和生物医学研究的持续发展指明方向。相关研究成果以“AI-integrated microfluidics for drug screening: From single cell to organ-on-a-chip”为题目，发表于期刊《Acta Pharmaceutica Sinica B》。

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关键AI方法及应用场景

AI方法	核心功能	典型应用场景
CNN	空间特征提取、图像分割	细胞形态分析、球体识别、药物耐药分类
RNN/LSTM	时序依赖捕捉、信号轨迹分析	药物响应动态监测、电信号解析
GNN	图结构数据学习、关系建模	细胞间互作、化合物-靶点网络分析
SVM	二分类/多分类、边界优化	药物毒性区分、细胞亚型分类
PCA	数据降维、特征压缩	细胞响应聚类、多参数数据可视化
PINN	物理规律整合、流体动力学建模	血流场量化、微环境力学分析
强化学习	闭环控制、参数优化	动态给药调整、培养条件优化

微流控技术在不同生物复杂性模型（1D-3D+）中，为药物筛选提供了哪些独特的技术支撑？

1D单细胞水平：实现单细胞精准分离、微尺度药物梯度生成，以及实时电信号/成像信号采集，同时通过液滴微流控等技术构建独立微反应单元，避免细胞间干扰，助力解析细胞异质性。
2D多细胞水平：支持多细胞共培养体系构建，通过多通道设计实现组合药物高通量筛选，同时精准调控营养梯度与流体剪切力，模拟体内细胞间相互作用微环境。
3D球体水平：借助灌流培养系统维持球体内部氧分压与营养平衡，减少传统静态培养导致的坏死核心问题；通过微结构阵列实现球体尺寸均一化生成，提升筛选重复性，且支持动态药物渗透过程监测。
3D+类器官芯片（OoC）水平：整合流体流动、机械力加载、血管化网络构建等功能，精准复现器官级生理微环境，同时实现多器官芯片互联，模拟药物在体内的吸收、分布、代谢与排泄（ADME）过程。