细胞衰老（cellular senescence）被认为是机体衰老和多种慢性疾病的重要驱动因素。衰老细胞往往“老而不死”，不仅失去正常功能，还会通过衰老相关分泌表型（SASP）持续破坏组织微环境。因此，如何在复杂体内环境中实现对衰老细胞的精准识别与选择性清除，一直是抗衰老领域的核心挑战之一。

2026年3月17日，上海交通大学医学院李真联合中国科学院上海微系统与信息技术研究所丁古巧/杨思维在Nature Communications（IF=15.7）发表了题为 Structural evolution of carbon frameworks realizes in vitro interfacial transport in metabolically reprogrammed senescent cells for senolysis 的重要研究成果。

该研究提出了一种基于“结构演化”的全新设计理念，通过机器学习驱动碳纳米结构的理性优化，构建了能够响应衰老细胞代谢特征、高效界面转运并兼具可视化识别与选择性清除功能的碳量子点体系，为衰老相关疾病的精准干预提供了新的策略。

细胞衰老是一种由DNA损伤、氧化应激及代谢紊乱等多种压力刺激诱导的细胞周期永久性停滞状态。随着年龄增长，衰老细胞在组织中逐渐积累，并通过分泌炎症因子、趋化因子及基质降解酶等SASP因子，持续破坏组织稳态。因此，近年来靶向衰老细胞（senolytics）已成为抗衰老研究的重要方向。

越来越多研究发现，衰老细胞伴随显著的代谢重编程，其中NAD⁺水平下降被认为是其关键代谢特征之一。这些变化不仅重塑细胞能量代谢网络，也改变了细胞界面化学环境。研究团队正是基于这一特征，设计出能够“感知”代谢差异的碳纳米结构，使其在衰老细胞特异性微环境中发生构象演化，从而增强与细胞膜的相互作用并促进跨膜转运。这种“顺应而非强行突破”的界面运输模式，为长期以来难以实现的衰老细胞内递送提供了新思路。

在本研究中，研究团队利用机器学习方法优化碳量子点结构，构建了具有高光动力效率的C3N量子点纳米体系。研究发现，在衰老细胞特有的低NAD⁺代谢环境中，该纳米材料能够产生更强的荧光信号，实现对衰老细胞的可视化识别。同时，在光照条件下，其界面质子传输过程显著增强，促进活性氧生成，从而实现对衰老细胞的选择性清除。

C3N量子点在衰老细胞中的界面传输（摘自NatureCommunications）

进一步的体内实验表明，C3N量子点光动力治疗不仅能够显著降低多种组织中的衰老标志物表达，还能够在糖尿病皮肤损伤模型中明显促进创面修复，提示该策略在衰老相关疾病干预方面的转化应用价值。此外，系统评估显示该材料具有良好的生物相容性，未见明显免疫毒性或长期损伤。

值得强调的是，该研究不仅限于衰老细胞清除，还提出了一种基于“代谢触发-结构演化”的通用纳米医学设计范式。通过模块化调控碳框架结构及响应单元，该策略有望拓展至肿瘤、缺氧微环境等具有特异代谢特征的病理体系，实现更广泛的精准递送与治疗。

总体而言，本研究构建了一种机器学习驱动的碳纳米材料体系，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，也为衰老细胞的诊疗一体化干预策略提供了新的研究思路和技术平台，有望推动抗衰老及再生医学领域进入精准干预的新阶段。

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