血腦屏障（BBB）作為保護大腦的關鍵防線，卻如同“天塹”般阻礙了超過98%的治療藥物（包括生物大分子、抗體及納米藥物）進入中樞神經系統（CNS），使得阿爾茨海默病、帕金森病、腦膠質瘤、腦卒中等重大腦部疾病的治療面臨巨大挑戰。如何安全、高效、可控地突破BBB，實現藥物精準遞送，是全球腦科學與腦疾病研究領域的核心難題之一。
近日，中國科學院深圳先進技術研究院醫學成像科學與技術系統全國重點實驗室、醫工所先進探測材料與醫學成像器件研究中心盛宗海研究員團隊對細胞膜工程仿生納米技術在跨血腦屏障藥物遞送治療CNS疾病的最新進展進行了系統性綜述。相關研究成果以"Recent advances of engineering cell membranes for nanomedicine delivery across the blood-brain barrier"為題，發表在國際知名期刊Journal of Nanobiotechnology上。
本綜述系統梳理并重點評述了近年來迅速發展的細胞膜工程化納米顆粒（Cell membrane-engineered nanoparticles,CNPs） 技術。該技術的核心在于利用天然細胞膜（如紅細胞、血小板、腫瘤細胞、白細胞等）包裹人工合成的納米顆粒內核，創造性地賦予納米載體“生物身份”。
“天然通行證”與“智能鑰匙”結合
源自不同細胞的膜結構天然攜帶特定功能蛋白（如紅細胞膜的CD47賦予免疫逃逸能力，白細胞膜上的整合素介導炎癥靶向），使CNPs能更有效地規避免疫清除，并利用細胞自身的生物識別機制穿越BBB。研究團隊特別強調，通過進一步工程化修飾（如搭載靶向肽“CDX”、RGD、Angiopep-2等），可顯著提升CNPs的BBB穿透效率和病灶靶向精度。
“按需取材”，各顯神通
綜述詳細對比了不同細胞源CNPs的特性：紅細胞膜CNPs(RBCNPs)的長循環優勢顯著，但靶向性不足，需依賴配體修飾提升腦部遞送效率，在膠質瘤和阿爾茨海默病模型中效果突出。血小板膜CNPs (PCNPs)天然靶向血管損傷和炎癥部位，在缺血性腦卒中治療和術后殘余膠質瘤抑制方面展現出獨特潛力。腫瘤細胞膜CNPs (CCNPs)具備同源靶向能力，可有效歸巢至腦腫瘤，并已成功應用于影像引導的光熱治療和手術切除。白細胞膜CNPs，包括 巨噬細胞、中性粒細胞、自然殺傷細胞等膜賦予納米顆粒強大的炎癥趨化能力和免疫調節功能，在膠質瘤和神經炎癥性疾病治療中前景廣闊。而雜化膜CNPs通過融合不同細胞膜優勢（如紅細胞膜延長循環+腫瘤細胞膜增強靶向），克服了單一膜在藥物遞送中的局限性。
臨床轉化：機遇與挑戰并存
盡管CNPs在臨床前研究中展現出令人振奮的成果，作者指出，其邁向臨床應用仍面臨多重挑戰：
規模化生產與質控： 當前CNPs制備（如物理擠壓、超聲、微流控）多處于實驗室規模，難以滿足GMP要求。大規模生產中的批次間一致性、膜蛋白活性維持及長期儲存穩定性是瓶頸。
膜源選擇與免疫相容性： 動物源或細胞系來源的膜存在免疫原性風險；自體人源細胞（如患者血液或腫瘤細胞）是理想選擇，但獲取困難、成本高昂且涉及倫理。基因工程改造細胞（如敲除免疫原性表位、引入人源CD47）是頗具前景的解決方案。
個性化治療與監管： 基于患者自身細胞的“個性化CNPs”極具吸引力，但其長期安全性、藥代動力學評估體系尚不完善。CNPs兼具生物材料和納米藥物的雙重屬性，現有監管框架需針對性調整。
人工智能：加速CNPs研發的“催化劑”
展望未來，論文特別強調了人工智能（AI） 在推動CNPs臨床轉化中的革命性作用。AI模型（如Augur）可高效預測具有BBB穿透能力的多肽，指導CNPs表面配體的理性設計，加速高性能載體開發。同時，基于納米定量構效關系（nano-QSAR）等AI模型，可提前評估CNPs的生物相容性，并進行毒性預測，實現“安全設計”。另外，AI驅動的先進成像與數據分析技術（如SCP-Nano），能在單細胞分辨率上精準描繪CNPs在體內的分布、代謝及作用機制，為優化遞送策略提供關鍵依據。
中國科學院深圳先進技術研究院盛宗海研究員為通訊作者，中國科學院深圳先進技術研究院博士后原盛楠為第一作者，南京大學王毅慶教授和Christopher J. Butch教授給予了大力支持。該工作得到了國家自然科學基金、國家重點研發計劃、廣東省基礎與應用基礎研究基金、深圳市醫學研究基金等多個項目的資助。
圖1：文章在線截圖
圖2：CNP的取材及制備流程
圖3：紅細胞膜CNPs跨血腦屏障遞送藥物機制示意圖
圖4：人工智能（AI）輔助解決CNP臨床轉化挑戰
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