👉微流控技术-机器学习，制备靶向脂质体

🔍研究 团队创新性地将微流控技术与机器学习深度融合，开发出“仿生叶脉沟槽—马蹄形”新型组合式微混合器（VGHM），结合NRBO-CNN-LSTM-Attention多元回归预测模型，实现了靶向大黄素脂质体（Apt-EMO 🌟亮点 本研究将植物叶脉的凹槽结构与马蹄形流体分汇原理结合起来，设计了一种新型的仿生叶脉-马蹄形耦合微混合器（VGHM）。通过3D打印技术制造模具，结合PDMS模塑与等离子键合工艺制备出完整器件。通过“微流控技术-机器学习” 的协同创新，构建了一步法制备靶向脂质体的高效策略，突破了传统脂质体制备的效率与一致性瓶颈，结合智能预测模型实现了粒径的精准调控。 📚来源 DOI: 10.26599/NR.2025.94907713 标题: Machine learning-guided one-step fabrication of targeted emodin liposomes via novel micromixer for ulcerative colitis therapy 微纳3D打印 科研 3D打印 微流控 靶向脂质体 机器学习 科普 仿生