當下，肺部遞送面臨的核心問題是：如何精準遞送到肺部深處的目標位置。現有的支氣管鏡可到達的深度有限，因此如何到達目標位置，如何釋放藥物，以及如何實現緩釋是呼吸道疾病給藥的瓶頸。

為解決上述難題，香港中文大學（深圳）理工學院助理教授俞江帆團隊創新性地開發了針對肺部支氣管、精準外部作用力引導的藥物遞送平臺。其獨特之處在于，并非像傳統方法那樣在液體環境（例如血液、胃液等）中進行選擇性遞送，而是通過新型微納機器人集群，直接在空氣-黏膜界面環境中實現肺部的精準靶向給藥。

（Science Advances）

相關論文以《用于支氣管內靶向遞送的活性微凝膠顆粒群》（Active microgel particle swarms for intrabronchial targeted delivery）為題發表在 Science Advances[1]。香港中文大學（深圳）理工學院博士生陳輝是第一作者，俞江帆擔任通訊作者。

圖丨相關論文（Science Advances）

現有治療肺部纖維化和肺癌治療肺部疾病的方式具有各自的局限性：

打點滴、打針等靜脈注射方式存在藥物到達目標部位的比率極低，與此同時，藥物經全身血液循環存在副作用風險等問題；穿刺方式進行肺部注射給藥相對有創，并且部分位置因易出血等原因難以實現穿刺，還可能出血窒息、肺氣腫等問題；霧化等吸入給藥方式盡管部分抗炎藥物可以通過該方式吸入，但靶向藥、細胞類藥物很難通過該方式吸入，且無法精準到達病灶處。

自然界中蟻群的行為以及部分細胞群遷移行為能夠大幅度增加運動性，并產生自適應行為。受此啟發，研究團隊希望通過增加微型機器人個體數量激發集群能力，來顯著增強微納機器人集群的裝載運載能力、運動能力以及醫療成像能力（例如 B 超、X 光、CT 等）。

圖丨微機器人集群生成與運動（Science Advances）

研究團隊首先探索集群粒子單元之間的相互作用，進一步拓展到三個以及多個集群粒子的相互作用機理。通過開發動態三維振蕩磁場，觸發集群單元之間的相互運動和位置的重構。結果證明，底部的粒子受到驅動后，會逐漸像登山一樣爬到其他的粒子上面，進而逐步形成集群的行為高度的變化。

俞江帆對 DeepTech 表示：“我們通過集群建模、設計磁場實現了相應的自適應控制。這種能力很大程度上保證了我們的集群能夠應用在肺部深處的肺支氣管的遞送中，并防止錯誤地到達沿途的其他支氣管中。”

由于肺部是一個高度動態的特殊場景，因而在動態環境下，如何做好遞送的精度控制具有很大的技術挑戰。該研究一方面通過磁場進行遠程操控，另一方面將磁場與 CT 結合，為未來醫療場景下的實際應用落地奠定了良好的基礎。

此外，該技術還實現了藥物的精準裝載和釋放。實驗結果顯示，沿途的肺部組織并未被藥物染色，但到了目標點，藥物的釋放和細胞的染色非常明顯。

（Science Advances）

該技術有望為肺部纖維化和肺部腫瘤精準遞送藥物或干細胞，提供一種無創治療的新手段。此外，在治療肺部腫瘤的過程中，也可以在該體系中裝載一些放療顆粒，通過精準的定域放療減小對腫瘤周圍組織的影響。

“我們開發的體系實際上是一個緩釋平臺，它不是一下子把藥物全都釋放干凈，而是經過一段時間的停留后，慢慢地將藥物緩釋出來，因而非常適用于肺部腫瘤及肺纖維化的治療。”俞江帆表示。

在這項研究中，目前已經實現了在動物模型（豬）的定域遞送，但目前使用的是模型藥物。在接下來的研究階段中，研究人員計劃進一步開展治療實驗，通過建立肺部疾病模型，載入肺纖維化治療的藥物或干細胞，真正比較這種新方案與傳統治療方法的效果。

俞江帆團隊致力于將微型機器人系統應用于醫療領域，主要方向包括：針對血管疾病的介入治療，包括血栓清除、腫瘤早篩和化療栓塞等；在腦科學領域，通過主動型的遞送系統解決棘手疾病；在消化道領域，進行胃部多發性胃潰瘍和胃穿孔貼附的高效治療。憑借一系列優秀成果，俞江帆成為 2025 年度“35 歲以下科技創新 35 人”亞太區入選者之一。

圖丨俞江帆（俞江帆）

在針對血管疾病的臨床介入治療中，血管走向就像是一張地圖，有效介入治療的首要前提是充分了解這張“地圖”。

造影是介入治療的關鍵技術，目前使用的大部分是被動造影劑碘海醇。也就是說，血液流向哪里，它就走向哪里。其問題在于，部分場景下血流的動力學也在發生改變。比如，有血栓之處由于血管被堵住，會造成造影不充分的問題。

在一些關鍵的疾病場景中，例如腦血栓、肺門靜脈的栓塞等，存在造影弱甚至沒有造影的問題，目前僅能憑借經驗豐富醫生的手感反饋來判斷血管壁或血栓是否能順利通過。

圖丨文章總體核心（Nature Machine Intelligence）

為解決上述問題，研究團隊利用微型機器人集群，開發了一種主動型的造影劑，利用磁場引導集群運動，借助于所開發的一系列算法和邏輯，可以自主地探索和精準定位全部的血管網絡。

日前，相關論文以《利用微機器人集群主動探索和重建血管網絡》（Active Exploration and Reconstruction of Vascular Networks Using Microrobot Swarms）為題發表在 Nature Machine Intelligence[2]，俞江帆擔任獨立通訊作者。

圖丨相關論文（Nature Machine Intelligence）

參考資料：

1.Chen,H. et al. Active microgel particle swarms for intrabronchial targeted delivery. Science Advances 11,11(2025). https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adr3356

2.Du, X., Wang, Y., Law, J. et al. Active exploration and reconstruction of vascular networks using microrobot swarms. Nat Mach Intell 7, 553–564 (2025). https://doi.org/10.1038/s42256-025-01012-y

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