从DMSO到AI理性设计：借鉴药物发现范式，有望破解器官低温保存的“玻璃化困境”
发布时间：
2026-08-14
低温保存（Cryopreservation）是细胞治疗、生物样本库乃至未来器官移植的核心技术。然而，自1949年发现甘油、1959年发现二甲基亚砜（DMSO）以来，渗透性低温保护剂（CPA）的创新几乎停滞。相比之下，现代药物研发借助高通量筛选和人工智能（AI）已能系统性地探索化学空间。近日，杜克大学、多伦多大学与Insilico Medicine等机构的学者在《Advanced Science》发表前瞻性论文，提出将药物研发的多参数优化（MPO）范式引入CPA设计，为这一领域带来颠覆性思路。
药物研发与CPA设计的“通用语言”
药物研发需在效力、安全性及ADME-T（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）间取得平衡。类似地，理想CPA必须同时满足：高效抑制冰晶形成、低毒性、良好的细胞膜渗透性，以及可放大生产的理化稳定性。研究团队系统梳理了两者的概念对等关系——例如，药物的“治疗指数”对应CPA的“组织特异性耐受窗口”，而药物联用策略则直接映射为多组分CPA协同配方（CPA cocktails）的设计逻辑。他们进一步提出“低温五规则”（Cryo's Rule of Five），为CPA的渗透性和水溶性设定了类似Lipinski规则的物化基准。
从“玻璃化”到“抑晶”：材料科学的广阔空间
传统CPA主要通过玻璃化（形成非晶态固体）避免冰晶损伤，但玻璃化是一种亚稳态，复温时极易发生重结晶。文章创新性地将CPA分为三类：抗枝晶型（抑制有害的树枝状冰晶）、半非晶型（形成低损伤的有序结构）和玻璃化型。通过调控溶质-水氢键网络，未来CPA甚至可能允许形成“良性”微晶，从而避开对超高浓度保护剂的依赖。
AI赋能：数据瓶颈与破局之道
AI药物设计依赖海量标准化数据，但CPA领域却面临数据稀缺且非标准化的困境——多数研究仅报告“是否成功玻璃化”的定性结果。为此，作者建议建立跨温度、浓度和暴露时间的公开CPA数据集，并采用多保真度建模：用分子动力学模拟生成合成数据预训练模型，再通过主动学习指导高价值实验。此外，磁纳米颗粒体积加热等物理技术创新，也有望解决大体积器官保存中的热梯度难题。
将药物研发的系统优化框架与材料科学视角结合，CPA设计正从经验试错迈向理性创造。随着“低温组学”数据的积累与AI工具的成熟，更安全、更高效的低温保护剂及配方有望加速涌现，为人类细胞、组织乃至器官的长期保存铺平道路。
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