Nat Commun | 李真团队机器学习与原位界面研究推动石墨烯量子点结构演进实现衰老细胞精准识别与清除|微环境|石墨烯|纳米|细胞

细胞衰老（ cellular senescence ）是机体衰老及多种慢性疾病发生发展的主要诱因。衰老细胞不仅丧失正常增殖能力，且持续分泌多种炎症因子、趋化因子及蛋白酶，形成衰老相关分泌表型（SASP），在组织微环境中诱发慢性炎症并加速组织功能衰退。同时，衰老细胞能够逃避免疫清除并在组织中持续积累，成为多种年龄相关疾病的重要驱动因素，近年来，精准地选择性清除衰老细胞（ senolysis ）被认为是一类极具前景的抗衰策略。

2026 年 3 月 17 日，上海交通大学医学院李真团队与中国科学院上海微系统与信息技术研究所丁古巧、杨思维团队在 Nature Communications 发表了题为 Structural evolution of carbon frameworks realizes in vitro interfacial transport in metabolically reprogrammed senescent cells for senolysis 的研究成果。该研究针对碳点等零维碳材料构效关系不完善、界面机制不明确的问题，以石墨烯量子点结构精确构筑为基础，借助机器学习建立了碳结构与光动力活性之间的构效关系，并结合光场耦合原位磁共振技术明确了 N 原子有序掺杂石墨烯量子点（ C 3 N QDs ）在代谢重编程衰老细胞环境下界面输运特性的变化机制。研究团队成功实现了针对衰老细胞可视化高效清除的石墨烯量子点结构演进，创新性地在石墨烯量子点上集成了荧光精准识别与选择性清除两大功能，构建了衰老细胞的诊疗一体化纳米体系。

研究团队通过建立碳结构中异质原子位点的描述方法，结合机器学习，完善石墨烯量子点结构参数与光动力学性能之间构效关系。结果表明，晶格型氮掺杂结构 N–(C) 3 是决定光动力活性的关键结构单元，并据此成功构建高性能 C 3 N QDs ，显著提升活性氧生成效率。

在界面机制层面，研究团队借助光场耦合磁共振系统实现了 C 3 N QDs 在不同细胞环境下的界面输运特性原位研究。结果表明， C 3 N QDs 在衰老细胞的代谢重编程细胞环境下（ NAD⁺ 水平降低）界面质子交换速率显著提高，这使得 C 3 N QDs 在衰老细胞微环境下显示出更高的光动力催化活性。同时， C 3 N QDs 在正常细胞较高水平的 NAD⁺ 下荧光信号增强；而在衰老细胞中，由于 NAD⁺ 耗竭，荧光被抑制。

构效关系与界面机制研究结果证明了 C 3 N QDs 在衰老细胞中 “ 代谢触发 — 功能激活 ” 的过程，实现了对衰老细胞的高灵敏识别与特异性响应，并在多种细胞模型、小鼠组织及人类样本中得到验证。同时，得益于 C 3 N QDs 动态结构特性， C 3 N QDs 在细胞内表现出一定的时空可控释放能力，进一步提升治疗精度。动物实验显示，该策略在诱导性衰老模型中显著降低多组织衰老负荷，并在糖尿病创面模型中通过清除衰老细胞显著促进组织修复。

该研究不仅是一项材料创新，更从机制层面提出了一种新的“界面生物学”范式：通过设计能够响应细胞代谢状态的材料结构，使其在复杂生物环境中实现自适应行为，从而由“被动递送”转向“主动适配”。这种策略不再依赖强行突破细胞屏障，而是通过顺应并利用细胞内在生化特征，实现高效且低毒的递送与治疗。从更广泛的角度来看，这一基于代谢触发的结构演化策略具有良好的可拓展性，可用于靶向肿瘤细胞、缺氧细胞等具有特异代谢表型的病理细胞类型，并为构建可编程纳米药物平台提供重要思路。

总体而言，本研究构建了一种机器学习驱动的碳点智能材料体系，实现了衰老细胞的代谢特征识别、荧光可视化检测以及光动力选择性清除。该工作不仅揭示了碳纳米结构在细胞微环境中的界面传输机制，也为抗衰老纳米医学提供了新的研究范式。同时，将机器学习与纳米材料设计相结合，为未来面向复杂代谢微环境的精准治疗奠定了重要基础。

https://doi.org/10.1038/s41467-026-70810-8

制版人：十一

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