Mikro- und Nanoroboter könnten die Behandlung von Blutgerinnseln verändern

„Angebundene Eingriffe wie Aspirationskatheter und Stent-Retriever sind der aktuelle Standard für den Verschluss großer Gefäße“, erklärt Professor Ben Wang. „Sie bieten eine stabile Positionierung, eine schnelle Entblößung und eine zuverlässige Entnahme. Allerdings können sie weder gewundene distale Äste noch die Mikrozirkulation erreichen, und dichte, fibrinreiche Thromben widerstehen oft einer Behandlung.“

Neuere angebundene Geräte beseitigen einige dieser Einschränkungen: Das „Milli-Spinner“-Thrombektomiegerät wendet eine Druck- und Scherbelastung an, um ein Gerinnsel auf etwa 10 % seines ursprünglichen Volumens zu verdichten, was eine ultraschnelle Entfernung selbst in Lungen- und Hirnarterien ermöglicht (In-vitro- und Schweinestudien).

Bei der ultraschallunterstützten kathetergesteuerten Thrombolyse (USAT) wie dem EKOS-System werden niederenergetische Schallwellen eingesetzt, um Fibrinbündel zu lockern und die Medikamentenpenetration zu verbessern. Im ERASE-PE-Register reduzierte dieser Ansatz das rechts-zu-links-ventrikuläre Verhältnis von 1,41 auf 1,03 mit einer Krankenhausmortalität von nur 3,2 % und einer intrakraniellen Blutungsrate von 1,0 %. „Aber selbst diese fortschrittlichen Katheter können Mikroembolien nicht auflösen, die das ‚No-Reflow‘-Phänomen verursachen“, fügt Professor Wang hinzu.

Hier kommen ungebundene Systeme ins Spiel. „Injizierbare mikro- und nanoskalige Träger können so gestaltet werden, dass sie bei Bedarf zirkulieren, zielgerichtet in Thrombolytika eindringen und diese freisetzen“, sagt Professor Qinglong Wang. Die Überprüfung klassifiziert sechs Trägerklassen – lipidbasiert, polymerbasiert, anorganisch/nanomaterialbasiert, biomimetisch, Hydrogel und blasenbasiert – jede mit unterschiedlichen Stärken. Lipidträger verlängern die Durchblutung, Polymersysteme ermöglichen eine reizgesteuerte Freisetzung und biomimetische Träger (z. B. mit Blutplättchenmembranen beschichtete Partikel) nutzen die natürliche Adhäsion an Fibrin. Allerdings können passive Träger allein die dichte Fibrinbarriere nicht überwinden. Daher bewegt sich das Feld in Richtung aktiv betätigter Mikro-/Nanoroboter, die durch magnetische, akustische oder optische Felder angetrieben werden.

„Magnetfelder ermöglichen es uns, einen Schwarm von Nanorobotern zusammenzustellen, die das Gerinnsel rühren, durchdringen und mechanisch aufbrechen können, während sie Medikamente abgeben“, erklärt Professor Ben Wang. Beispielsweise bilden mit Heparinoid-Polymer-Bürsten aufgepfropfte magnetische Nanoroboter unter einem rotierenden Feld navigierbare Schwärme, die die Thrombolyse verstärken und sich dann zur sichereren Beseitigung zerlegen.

In einer beeindruckenden Demonstration werden mit tPA beladene Fe3O4@mSiO2-Nanoroboter aus einem Katheter freigesetzt, durch ein externes Magnetfeld zu einem Mikroschwarm zusammengesetzt und in Submillimeter-M3/M4-Verzweigungen geführt, um eine Rekanalisierung zu erreichen, die sonst unmöglich wäre. Nach der Behandlung wird der Schwarm zurückgesaugt – ein integrierter „Liefern, Verstärken, Abrufen“-Workflow.

Ultraschall bietet ein weiteres leistungsstarkes Werkzeug. Mit Nanopartikeln umhüllte Mikrobläschen können durch diagnostischen Ultraschall zur Kavitation angeregt werden, wodurch Mikrostrahlen entstehen, die den Thrombus physisch lösen und Medikamente tief ins Innere transportieren. „Dies ist ein echter Closed-Loop-Ansatz: Ultraschall lokalisiert das Gerinnsel, aktiviert die Träger und überwacht gleichzeitig die Therapie“, bemerkt Professor Qinglong Wang. Optische (Nahinfrarot-)Systeme sorgen für eine präzise lokale Erwärmung, um Fibrin aufzuweichen und die Arzneimitteldiffusion zu verbessern, allerdings ist ihre Eindringtiefe begrenzt.

Imaging ist der Klebstoff, der gebundene und ungebundene Strategien miteinander verbindet. „Eine Regelung im geschlossenen Regelkreis erfordert Echtzeit-Feedback zur Thrombusbelastung, zur Geräteposition und zum Ansprechen auf die Behandlung“, sagt Professor Ben Wang. Multiparametrische MRT kann die Zusammensetzung von Blutgerinnseln charakterisieren (z. B. T1-Kartierung, diffusionsgewichtete Bildgebung), um die Anfälligkeit für Lyse vorherzusagen, während Ultraschall-Geschwindigkeitsvektorbildgebung mit hoher Bildfrequenz Mikrorezirkulationszonen erfasst. In einer Roboterdemonstration verfolgte Doppler-Ultraschall die Rotation eines spiralförmigen Mikroroboters und passte das Magnetfeld automatisch an, um in einem verzweigten Gefäßmodell gegen den Blutfluss zu navigieren – und das alles, während die B-Mode-Bildgebung den Fortschritt der Thrombolyse überwachte.

„Die Zukunft ist kein Wettbewerb zwischen angebundenen und unangebundenen – sie ist Synergie“, schlussfolgert Professor Qinglong Wang. Ein angebundener Katheter sorgt für proximalen Zugang, Energiezufuhr und Verfahrenssicherheit, während nicht angebundene Mikro-/Nanoagenzien distale Eingriffe und die Modulation der Mikroumgebung durchführen. Künstliche Intelligenz unterstützte Steuerung und bildgesteuertes Feedback ermöglichen eine adaptive, patientenspezifische Thrombolyse. Es bleiben jedoch wesentliche Hindernisse bestehen: robuste Navigation unter komplexen Hämodynamiken, klare Freigabewege nach der Behandlung (aktive Rückgewinnung, biologischer Abbau oder renale Eliminierung), standardisierte Sicherheitsfenster für feldgestützte Interventionen und nahtlose Integration in bestehende Interventionsabläufe. Durch die Bewältigung dieser Herausforderungen werden Mikro-/Nanoroboter zur Machbarkeitsstudie in klinisch einsetzbare Plattformen umgewandelt.

„Durch die Verbindung zweier komplementärer Technologiepfade unter einheitlicher Bildgebungsführung können wir eine schnellere, vollständigere und sicherere Rekanalisation erreichen – von großen Gefäßen bis hin zur Mikrozirkulation“, sagt Professor Ben Wang. „Diese Überprüfung bietet Forschern und Klinikern einen umsetzbaren Fahrplan zur Beschleunigung der Übersetzung.“

Zu den Autoren des Papiers gehören Jiajun He, Zhixin Xia, Lipeng Liao, Xu Li, Xuhao Wu, Jie Shen, Qinglong Wang und Ben Wang.

Diese Arbeit wurde von der National Natural Science Foundation of China (Fördernummer 52475308), dem Shenzhen Medical Research Fund (SMRF) (A2303074), der Guangdong Basic and Applied Basic Research Foundation (2026B1515020076 und 2025A1515012211) und dem Shanghai Key Laboratory of Flexible Medical Robotics (Fördernummer SKLFMR-101) unterstützt.

Quellen: