納米顆粒向腫瘤輸送需要增強血管的滲漏性，這一核心信條是一個爭論的話題。

2023年2月13日，南開大學黃興祿、中國科學院自動化研究所田捷及中國科學院生物物理研究所閻錫蘊共同通訊在Nature Nanotechnology (IF=40)在線發表題為“Machine-learning-assisted single-vessel analysis of nanoparticle permeability in tumour vasculatures”的研究論文，該研究利用機器學習輔助腫瘤血管中納米顆粒通透性的單血管分析。

內皮細胞間的轉運是提高抗癌藥物傳遞效率的重要過程。腫瘤血管的內皮細胞在內皮細胞(如內皮間隙)和跨細胞開窗(如囊泡-液泡細胞器(VVOs))之間存在間隙。基於這種血管滲漏性，1986年提出了一種增強的穿透和保留機製，並被認為是開發腫瘤靶向納米載體的核心原則。最近的一項研究表明，高達97%的納米顆粒是通過主動的跨內皮轉運機製進入腫瘤的，而不是通過被動外滲。這一結論在社會上存在爭議，但確實為研究轉向描述血管通透性機製的異質性敲響了“警鍾”。然而，目前缺乏可用的定量策略阻礙了對納米顆粒血管通透性的了解。

對單個血管的定量分析可以確定血管通透性的程度，但是一項耗時、費力和資源密集型的任務。機器學習(ML)可用於快速分析大數據，並識別人類操作員不明顯的趨勢和模式。受ML優勢的啟發，研究人員在蛋白質納米探針和基於圖像分割的ML技術(納米-ISML)的基礎上，設計了一種單血管分析方法，以填補高通量血管通透性定量的知識空白。

基於ML的單血管分析方法

該研究使用納米ISML，對來自32個腫瘤模型的67000個血管進行了定量，揭示了蛋白質納米顆粒的高度異質性血管通透性。不同腫瘤中高滲透性血管的百分率>相差13倍，高滲透性血管的穿透能力>相差100倍。該研究表明被動外滲和跨內皮轉運分別是高滲透性和低滲透性腫瘤血管的主要機製。為了舉例說明納米ISML輔助納米藥物的合理設計，該研究在低滲透性腫瘤中開發了具有改善跨內皮轉運的基因定製蛋白質納米顆粒。該研究描述了腫瘤血管通透性的異質性，並為下一代抗癌納米藥物的合理設計指明了方向。

原始出處：

Zhu， M.， Zhuang， J.， Li， Z. et al. Machine-learning-assisted single-vessel analysis of nanoparticle permeability in tumour vasculatures. Nat. Nanotechnol. (2023). https：//doi.org/10.1038/s41565-023-01323-4.