2026年8月24日，华中科技大学生命科学与技术学院刘笔锋教授、陈鹏副教授、李一伟教授团队在《Nature Communications》在线发表题为“iEVIP: a dual-inspired intelligent platform for smart response extracellular vesicle isolation and single-vesicle profiling”的研究论文。研究团队构建了双启发智能细胞外囊泡分离与分析平台（intelligent extracellular vesicle isolation and profiling， iEVIP），将变频空调启发的智能脉动过滤、血涂片启发的纳米尺度组织及机器学习分析相结合，实现了从血浆细胞外囊泡分离到单囊泡多重分子表型分析的一体化处理，为细胞外囊泡的高通量分析及临床样本探索性分类提供了新方法。

细胞外囊泡（extracellular vesicles， EVs）携带来源细胞的蛋白质、核酸和脂质等分子信息，是液体活检的重要候选标志物。然而，复杂样本过滤过程中容易出现膜污染，单囊泡检测时又存在囊泡聚集和信号重叠等问题，限制了细胞外囊泡的高通量分析。

针对上述难题，受变频空调调节变频器来精准控温的启发，研究团队建立了基于智能变频控压的脉动过滤系统。该系统能够识别膜污染状态，自动触发反向抽吸并调节脉冲参数，促进滤膜原位再生，提高复杂血浆样本处理的稳定性。同时，团队借鉴临床血涂片原理，设计了润湿性辅助纳米涂片阵列，使细胞外囊泡形成更加均匀的类单层分布，减少囊泡聚集和荧光信号重叠。结合多重滚环扩增技术，平台可实现CD63、EpCAM和MUC1等蛋白标志物的单囊泡多重检测。

在获得单囊泡多重蛋白数据后，研究团队进一步引入机器学习算法，对不同来源细胞外囊泡的分子特征进行识别和分类。研究结果显示，随机森林模型对不同乳腺细胞系来源细胞外囊泡的分类准确率达到95.32%；在临床样本探索性研究中，对健康对照及不同乳腺癌分子亚型样本进行了分类，分类准确率达到80.37%。相关结果为细胞外囊泡异质性研究、液体活检及肿瘤精准医学研究提供了具有拓展潜力的技术平台。

华中科技大学生命科学与技术学院谢寒、陈途灿为论文共同第一作者；刘笔锋教授、陈鹏教授和李一伟教授为论文共同通讯作者。该研究获得国家自然科学基金、国家重点研发计划等项目支持。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-77038-6