中国科大赵刚教授团队利用 AI 预训练模型，在 7.5 万多种化合物中快速筛选出新型小分子冷冻保护剂，并且在冰晶、细胞、组织三个层级完成验证，这项成果可以降低传统冷冻保护剂的使用浓度、减少毒性，给血液、干细胞、血管组织的低温保存提供新方案，相关论文已经在《先进材料》期刊上线。过去做冷冻保护剂研发基本靠人工试错，分子结构和冷冻保护效果的关联很难预判，市面上主流的甘油、二甲基亚砜 DMSO 都有明显短板，浓度高了有毒，冻存前后还要复杂的洗脱步骤，大量化合物挨个做实验成本高、周期很长。研究团队把原本用于大语言模型的预训练模型迁移到化学分子识别，让模型读取分子序列信息，学习分子结构和抑制冰晶生长能力的对应关系，给海量化合物打分排序，只挑潜力高的分子进入实验室实测，直接把 7.5 万的候选池压缩到十多个候选分子。实测数据显示，搭配新分子的低甘油配方，红细胞冻融回收率超过 91%，脐带间充质干细胞复温存活率达到 93.6%，大鼠腹主动脉组织冻存之后，力学结构更贴近新鲜样本。这套 AI 加实验的流程，打通了分子筛选到生物样本验证的链路，后续还有机会在细胞治疗、血库、组织样本库里面落地使用。
传统冷冻保护剂现存痛点清单
- 二甲基亚砜 DMSO：毒性偏高，会影响细胞活性，临床使用必须清洗去除
- 甘油：需要高浓度才能起到保护效果，操作流程繁琐
- 研发模式：纯实验试错，筛选通量低，找到新分子耗时很久
- 冰晶问题：冻存过程冰晶会不断长大，刺破细胞和组织，造成样本报废
AI 筛选完整流程
- 数据集输入：导入 7.5 万余种小分子化合物的分子序列信息
- AI 模型打分：预训练语言模型提取分子特征，预测抑制冰晶生长能力，按潜力排序
- 初筛精简：从海量化合物里选出少量高潜力候选分子
- 冰晶层面测试：验证候选分子能不能抑制冰晶再结晶
- 细胞测试：红细胞、干细胞冻存复温实验，统计存活率
- 组织测试：血管组织冻存，检测组织结构、力学性能
- 成果整理：整理有效配方，发表学术论文
本次研究核心实验效果
| 测试对象 | 使用方案 | 冻存后效果 |
|---|---|---|
| 红细胞 | 低甘油 + 新型保护分子 | 冻融回收率＞91% |
| 人脐带间充质干细胞 | 低剂量保护配方 | 复温存活率 93.6% |
| 大鼠腹主动脉组织 | 添加候选分子 | 组织结构、力学性能接近新鲜组织 |
【常见问题】
问题 1：中国科大用 AI 从 7.5 万种化合物中筛出的新型冷冻保护剂，现在可以直接临床使用吗？
回答 1：中国科大用 AI 从 7.5 万种化合物中筛出的新型冷冻保护剂目前只是实验室验证成果，完成了细胞和动物组织层面测试，还没有进入临床阶段，距离正式投入输血、干细胞治疗等临床场景还有后续验证流程。
问题 2：中国科大这次筛选新型冷冻保护剂，AI 起到什么样的作用？
回答 2：中国科大这次筛选新型冷冻保护剂，AI 主要负责给 7.5 万种化合物做潜力预测和排序，快速淘汰没有希望的分子，大幅减少需要动手做实验的数量，缩短整个冷冻保护剂的研发周期。
问题 3：中国科大 AI 筛选出来的新型冷冻保护剂，对比 DMSO、甘油好在哪里？
回答 3：中国科大 AI 筛选出来的新型冷冻保护剂可以搭配低浓度甘油使用，降低高浓度保护剂带来的毒性，简化后续洗脱操作，同时抑制冰晶生长，提升红细胞、干细胞、血管组织的冻存存活率。
【参考资料】
[2026-11-12]（中国科大用 AI 从 7.5 万种化合物中筛出新型冷冻保护剂）IT 时代网
[2026-11-11]（中国科大利用人工智能加速新型冷冻保护剂研发）中国科大新闻网
[2026-11-11]（中国科大 AI 筛选冷冻保护剂科研进展）中科院之声
[2026-11-09]（Discovery of Small-Molecule Cryoprotectants Using Pretrained Language Model Representations）Advanced Materials
【免责声明】
本文仅为科研进展科普，不构成医疗应用指导；该新型冷冻保护剂仍处于科研验证阶段，生物样本冻存、细胞治疗相关操作请严格遵循临床规范，研究后续转化进展以课题组和官方发布为准。