深度学习和分子动力学研究揭示了具有潜力的EZH2抑制剂，可用于针对表观遗传性癌症的治疗

《Computational Biology and Chemistry》：Deep learning and molecular dynamics reveal promising EZH2 inhibitors for epigenetic cancer targeting

微生物运输与智能计算结合的生物力学模型研究，采用人工神经网络与近似解析法分析多物理场耦合作用，揭示电渗流、霍尔/离子滑移电流及纤毛摆动对血流动力和微生物分布的影响规律，验证了99.98%的壁剪切应力预测精度，为靶向抗菌治疗提供理论支持。

　　本研究聚焦于微生物在高度磁化的五种纳米混合血液中的运输行为，特别是在内窥镜电致纤毛动脉腔内的动态过程。随着生物医学工程和智能计算技术的不断发展，将人工智能方法与多物理场生物力学模型相结合，已成为研究复杂生物流体系统的一种前沿手段。该研究不仅揭示了血液流动与微生物传播之间的复杂关系，还为未来开发针对感染控制的靶向抗菌治疗策略提供了新的思路。

在血液动力学领域，微生物的传播机制一直是科研关注的焦点之一。特别是在某些病理条件下，如败血症、心内膜炎和全身性感染，微生物在血液中的运动与扩散对疾病的进展具有深远影响。因此，理解微生物在血液流动中的行为，对于预测感染扩散路径、优化抗菌治疗方案以及提高纳米药物输送效率至关重要。传统的流体力学模型虽然在一定程度上能够描述血液流动的基本规律，但在面对高度非线性、多场耦合的复杂情况时，往往难以提供足够的精度和可靠性。近年来，人工智能技术，尤其是人工神经网络（ANN），在处理非线性系统和复杂数据建模方面展现出显著优势，这使得将ANN引入生物流体研究成为可能。

本研究提出的模型，结合了多物理场效应和智能计算方法，用于模拟微生物在高度磁化的五种纳米混合血液中的运输过程。该模型基于一种复杂的多物理场生物力学框架，考虑了多种关键因素，如霍尔电流、离子滑移电流、纤毛摆动、电能损耗和化学反应等。这些因素在血液流动和微生物传播过程中起着重要作用，例如霍尔电流和离子滑移电流能够影响血液的流动模式，而纤毛摆动则与血液的粘弹性特性密切相关。此外，电能损耗和化学反应则进一步调控微生物在血液中的浓度分布和运动轨迹。通过引入这些物理机制，研究构建了一个能够更全面反映实际生物环境的数学模型。

为了简化模型的复杂性，研究采用了若干物理近似方法。例如，通过假设较小的惯性效应，将流体动力学方程中的非线性项进行简化，从而降低求解难度。同时，研究还引入了长波长和德拜-休克尔线性化假设，以更准确地描述电场与流体之间的相互作用。这些近似方法不仅有助于提高模型的可计算性，还使得研究能够在合理的计算资源下实现高精度的模拟结果。通过这些方法，研究团队成功地构建了一个能够处理非线性耦合问题的模型，并利用同伦扰动法（HPM）求解了该系统的解析解。HPM是一种能够处理非线性微分方程的半解析方法，其核心思想是通过构造一个同伦参数，将非线性问题分解为一系列线性子问题，从而逐步逼近真实解。这种方法在保留物理机制的同时，避免了传统的数值方法所面临的收敛性问题，为研究提供了新的工具。

为了进一步提高模型的预测能力，研究团队还引入了人工神经网络（ANN）作为数据驱动的替代模型。ANN作为一种强大的机器学习工具，能够通过训练数据自动学习系统的输入-输出关系，从而实现对复杂生物流体系统的高效预测。在本研究中，ANN被用于模拟微生物在血液中的运输行为，并与HPM的解析解进行对比验证。这种结合不仅提升了模型的准确性，还为研究提供了新的视角，即如何通过智能计算方法对传统物理模型进行补充和优化。此外，ANN的应用还使得研究能够在不依赖于严格的数学推导的情况下，快速预测关键流体力学参数，如壁面剪切应力（WSS）等，这对于实际应用具有重要意义。

在实验验证部分，研究团队通过设置一系列参数值，对模型的预测结果进行了全面的对比分析。这些参数包括电渗参数、哈特曼数、纤毛长度、霍尔电流系数、离子滑移系数、达西数、热扩散系数、化学反应速率等。通过这些参数的设定，研究团队能够模拟出不同物理条件下的血液流动和微生物传播行为，并验证模型的可靠性。结果显示，ANN模型在测试阶段的预测精度达到了99.98%，这表明其在处理复杂生物流体系统方面具有极高的准确性。同时，研究团队还与之前的工作进行了对比，发现当前模型的结果与已有文献中的结论高度一致，进一步证明了模型的科学性和有效性。

研究结果表明，电渗方向对血液流动速度具有显著影响。在电场作用下，血液中的带电粒子受到电渗力的作用，从而改变流动模式。这种电渗效应不仅能够增强血液的流动性能，还可能对微生物的传播路径产生重要影响。此外，霍尔电流和离子滑移电流被发现能够诱导血液流动的同步化，这意味着在特定的磁场和电场条件下，血液流动可能会呈现出某种有序的模式，从而影响微生物的扩散行为。值得注意的是，研究还发现，较长的纤毛长度能够有效降低血液温度并减少微生物密度。这一发现具有重要的临床意义，因为纤毛的长度和摆动频率是调控血液流动和微生物传播的关键因素。较长的纤毛可能通过增加血液与管壁之间的摩擦，从而减少血液的温度升高，这在某些病理条件下可能有助于维持血液的稳定性，防止微生物的过度扩散。

另一方面，佩克莱数（Peclet number）被发现与微生物密度呈正相关。佩克莱数是描述对流与扩散相对重要性的无量纲参数，其值越大，表示对流作用越强，微生物的传播速度越快。这一发现为理解微生物在血液中的扩散机制提供了新的视角，同时也为开发基于对流控制的抗菌策略提供了理论依据。例如，在某些治疗过程中，可以通过调节佩克莱数来控制微生物的扩散速度，从而提高抗菌效果。此外，研究还发现，动脉腔的几何形状是影响微生物传播的关键因素之一。不同的腔体结构可能会对血液流动产生不同的影响，从而改变微生物的运动轨迹和浓度分布。因此，在设计医疗设备或优化治疗方案时，需要充分考虑腔体的几何特性，以实现最佳的抗菌效果。

从实际应用的角度来看，本研究的成果为开发新型抗菌疗法和纳米药物输送系统提供了重要的理论支持。传统的抗菌方法通常依赖于抗生素的全身给药，这可能导致药物在体内分布不均、产生耐药性等问题。而通过调控磁场、电场和纤毛结构，可以实现对微生物传播的精准控制，从而提高治疗效果。例如，在某些疾病状态下，可以通过改变电渗方向或调整磁场强度，来增强血液流动，促进抗菌药物的输送。此外，研究还发现，较长的纤毛长度能够有效降低血液温度，这可能对某些需要维持血液稳定的治疗过程具有重要意义。因此，本研究不仅具有理论价值，还为实际医疗应用提供了新的思路。

本研究还涉及多个物理参数的相互作用，这些参数的合理选择对于模型的准确性和实用性至关重要。例如，电渗参数和哈特曼数的增加能够显著增强血液流动，而霍尔电流和离子滑移电流则能够诱导流动的同步化。这些发现表明，在设计新型抗菌系统时，需要综合考虑多种物理因素，以实现最佳的治疗效果。此外，研究团队还通过实验验证了这些参数对微生物传播的影响，进一步证明了模型的科学性和实用性。这种多参数调控的方法，为未来的生物医学工程研究提供了重要的参考。

总的来说，本研究通过将人工智能方法与多物理场生物力学模型相结合，构建了一个能够准确预测微生物在血液中传播行为的模型。该模型不仅考虑了多种关键物理因素，还通过实验验证了其预测能力。研究结果表明，电渗方向、磁场强度、纤毛长度以及佩克莱数等因素对血液流动和微生物传播具有重要影响。这些发现为开发新型抗菌治疗策略和优化纳米药物输送系统提供了重要的理论依据。未来的研究可以进一步探索这些参数在不同病理条件下的具体作用，以及如何通过智能计算方法实现对微生物传播的精准调控。此外，研究还可以扩展到其他类型的生物流体系统，以验证模型的普适性。通过不断优化和拓展这一模型，有望在生物医学工程领域取得更多突破性进展。