膀胱癌是泌尿系统中最常被诊断出的恶性肿瘤，在全球所有癌症中排名第九。传统疗法通常通过导管将化疗药物直接输送到膀胱。尽管采取了这种局部治疗方法，但治疗效果常常受到药物在肿瘤组织中渗透不足、缺乏精确定位以及药物从膀胱快速清除的限制。
为克服这些障碍，一些研究人员借助了能够主动寻找病变组织（如肿瘤）并以可控方式输送药物的微型机器人的帮助。
在最近发表在《自然·纳米技术》杂志上的一项研究中，研究人员开发了一种创新的生物混合微机器人，将天然微藻与合成磁铁矿涂层相结合。人工智能算法使这些微机器人能够自主追踪并将化疗药物输送到小鼠的膀胱肿瘤，与传统疗法相比，提高了靶向精度和组织渗透能力。
工程微藻和纳米颗粒制造生物混合微机器人
为了制造这些微机器人，研究人员选择了易于培养的硅藻"Granii圆筛藻"(Coscinodiscus granii)作为基础。爱丁堡大学的生物医学研究员、研究合著者周琦(Qi Zhou)强调，这种硅藻复杂的"层次结构"由多层多孔二氧化硅壳组成，提供了相当大的表面积，可以高效地装载化疗药物。此外，其复杂的壳图案使药物能够缓慢释放，促进在肿瘤部位逐渐而精确地给药。
周琦还指出，藻类具有"许多有益效果"，包括抗氧化特性。它们在食品补充剂中的既定使用以及作为治疗应用安全平台的认可，进一步支持了它们作为微机器人的潜力，这可能有助于公众接受并简化监管审批。
对于微机器人的机器人部分，周琦和他的团队设计了一种多孔、中空的系统，表面结合了磁铁矿纳米颗粒。他们使用磁力控制微机器人，并用密封层固定药物载荷。使用阿霉素(doxorubicin)作为模型治疗药物，他们实现了27.95%的良好装载效率，这一点通过光谱和荧光成像得到了证实。
AI和超声波引导的微机器人向肿瘤输送药物
周琦表示："要使微机器人成为有效的治疗手段，不仅需要能够控制它们，还需要能够看到它们。否则，我们怎么知道它已经到达肿瘤部位？"
研究团队使用超声成像在膀胱癌小鼠模型中实时追踪微机器人群。微藻壳上的磁铁矿涂层增强了对比度，使群集在周围组织中清晰可见。
深度学习算法接收实时超声视频流，并快速处理以精确定位膀胱肿瘤和移动的微机器人。然后，它自动计算最佳导航路径，并调整外部磁场框架，将微机器人群直接引导至膀胱腔和肿瘤部位。
使用这种机器智能、超声引导的机器人平台，研究人员将微机器人输送到肿瘤，而不会对膀胱壁造成机械损伤。装载阿霉素的磁铁矿Granii圆筛藻(C. granii)微机器人在治疗后仅30分钟内就将药物在肿瘤组织中的渗透提高了10倍以上。一周后，微机器人将小鼠的肿瘤负担降低到3%以下，表现优于标准膀胱疗法。
这些结果证明了装载药物的藻类微机器人作为膀胱癌安全、非侵入性治疗的强大潜力。周琦和他的团队认为，这种靶向策略可以显著降低传统化疗所需的药物剂量并缩短治疗时间，为患者提供有意义的益处。
未参与这项新研究的加泰罗尼亚生物工程研究所专攻生物混合机器人的生物医学科学家塞缪尔·桑切斯·奥多涅斯(Samuel Sánchez Ordóñez)赞扬了研究人员将混合微机器人应用于癌症治疗的工作。他将周琦及其同事的研究描述为"一篇非常非常完整的论文"。奥多涅斯对团队的进展表示兴奋，称："我很高兴几年前我们开始的使用微机器人治疗膀胱癌的想法，现在正在高水平上跟进。"他指出，当前微机器人研究的规模适合作为概念验证，但他强调了未来验证中向更大动物模型推进的重要性。
这些发现使研究人员对化学治疗药物装载的藻类微机器人治疗人类膀胱癌的潜力持乐观态度，这解决了在高复发率情况下对更有效疗法的迫切需求。周琦希望他们的微机器人可以加速药物渗透到肿瘤组织，这种策略也可能适用于其他类型的癌症。
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