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Medtec中国展研发创新:细菌游动的“拦截者”,人工智能辅助新型抗感染导管设计

2024-01-24

细菌非常擅长游动,但这种特性可能会带来对人类健康有害的影响。在医疗环境中,最常见的细菌感染形式之一就是通过导管(插入尿道的细管)进入体内。尽管导管的设计目的是从患者体内抽出液体,但细菌能够利用游动特性将自身推向上游并通过导管进入体内。在美国,每年因导管造成的相关尿道感染损失达3亿美元。

如今,Medtec中国展近日了解到加州理工学院的一个跨学科项目设计了一种新型导管,不需要抗生素或其他化学抗菌方法,就能够阻止细菌向上游移动。通过新型人工智能技术优化后的新设计,在实验中证实将向上游游动的细菌数量减少了100倍。

这篇主题为《AI辅助抗感染导管几何设计》的论文于1月3日发表在《科学进展》杂志上。

在导管中,流体表现出“泊肃叶流动”,即流体在中心运动较快但在靠近管壁的地方运动较慢的效应,类似于河水的流动,水在中心快速流动,但在靠近岸边则缓慢流动。细菌作为自我推进的生物体,呈现独特的“在边缘前进两步,在中间则后退一步”的运动规律,这使它们在管状结构中得以向前移动。

“我向Chiara Daraio分享了观察到的这个有趣的现象,并将其简单地描述为‘很酷的事情’,她的回应将话题转向了实际应用。”该研究的共同第一作者、化学工程博士后学者Tingtao Edmond Zhou说道。“Chiara的研究经常涉及各种有趣的几何形状,她建议用简单的几何形状改造导管来解决这个问题。”

根据这一建议,研究团队设计了沿着管壁内侧带有三角形突起(像鲨鱼鳍)的管子。这项模拟结果令人感到鼓舞:这些几何结构有效地改变了细菌运动的方向,将它们推向了管道的中心,随之更快的水流将它们推回了下游。三角形的鳍状突起还会因曲率产生漩涡,进一步干扰细菌的前进。

Zhou和他的合作者旨在通过实验验证该设计,但需要额外的生物学专业知识。为此,Zhou联系了Sternberg实验室的博士后学者Olivia Xu Wan。

Medtec中国展今年从展区布局和展商展品等方面全面优化升级,将16大展区规划至两馆,即医疗生产制造服务及设备馆和医用材料及核心部件馆。展区设置不断优化,原医用法规专区及医用配套服务展区合并为咨询服务(法规,CDMO,CSO) 展区,原医疗制造自动化展区升级为医疗自动化、传动控制、机器人技术展区。强势展区规模不断扩张,从医用材料(高分子/复合材料)及其部件,金属材料/无机非金属材料及其部件加工,粘结剂,粘结产品,到管件和挤压加工产品展区。截至目前,已吸引了大批医疗业务的企业抢先入驻,包括路博润,迈图,Avantor NuSil,杜邦,奥美凯,汉高,艾德斯,瀚纳瑞,宝丽摩赛思,韦恩堡金属,田中贵金属,ELGILOY,海瑞嘉,金纬,圣安,宝碟等。点击立刻报名参展

“我研究线虫导航,这个项目与我对运动轨迹的研究兴趣产生了深刻的共鸣,”Wan说,他也是这篇新论文的共同第一作者。多年来,Sternberg实验室一直在研究秀丽隐杆线虫的导航机制,这是一种在研究实验室中常见的米粒大小的生活在土壤里的生物,因此该实验室拥有许多观察和分析微生物运动的工具。

研究团队迅速从理论建模转向实际实验,他们利用3D打印的导管和高速摄像机来监测细菌进展。结果表明,带有三角形内含物的导管使上游细菌运动减少了两个数量级,也就是100倍。

拟议的CAUTI机制和抗感染设计过程的示意图。(A)CAUTI的拟议机制。尿液从患者的膀胱内流出,经过导管向外流动,而细菌则逆流进入患者的体内。(B)细菌的运动以及逆流游动机制示意图。(C)抑制细菌逆流游动的导管形状模拟。(D)使用geo-FNO框架进行AI辅助优化。(E)在二维通道中测试设计的微流控实验。(F)使用设计的实际大小导管进行的三维实验。来源:Science Advances(2024)。DOI:10.1126/sciadv.adj1741

团队随后继续进行模拟,以确定阻止细菌向上游游动的最有效的三角形障碍物形状。他们制造了类似于普通导管的微流体通道,并采用优化的三角形设计来观察大肠杆菌在各种流动条件下的运动。在这些微流体环境中观察到的大肠杆菌轨迹几乎与模拟预测完全一致。

随着研究人员致力于继续改进几何导管设计,这项合作不断扩大。Anandkumar实验室的人工智能专家为该项目提供了被称为“神经算子”的尖端人工智能技术。

Medtec中国展了解到这项技术能够加速导管设计优化计算,不需要几天时间,几分钟内即可完成计算。由此产生的模型对几何设计给出了微调的建议,进一步优化了三角形形状,以防止更多细菌向上游游动。模拟显示,最终的设计将初始三角形的“阻拦”功能额外提高了5%。

“我们从理论到模拟、实验,最后到在微流体景观中进行实时监测的过程,是一个展示如何将理论概念变为现实,为现实挑战提供切实解决方案的优秀示范,”Zhou说。

参考文献:

Tingtao Zhou et al, AI-aided geometric design of anti-infection catheters, Science Advances (2024). DOI: 10.1126/sciadv.adj1741

责编|探索君

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