综述：通过机器学习指导非病毒性核酸递送载体的设计与性能优化

《Advanced Drug Delivery Reviews》：Guiding design and performance of nonviral nucleic acid delivery vehicles via machine learning

机器学习通过分析纳米颗粒化学特性与递送效果的关系，加速非病毒基因递送系统开发，解决传统试错成本高效率低的问题，并借助贝叶斯优化实现实验设计闭环，提升材料设计精准度。

　　在现代生物医药领域，随着基因治疗技术的快速发展，核酸传递系统的设计与优化成为了一个核心议题。特别是在制药工业中，机器学习（Machine Learning, ML）技术的引入为这一领域的突破提供了新的可能。基因治疗是一种通过将特定的遗传物质引入目标细胞以达到治疗目的的方法，其应用范围涵盖从修复缺失蛋白到基因沉默以及基因编辑等多种策略。然而，这一领域仍然面临诸多挑战，其中最关键的问题之一是如何高效、安全且特异性地将核酸递送至目标细胞。

为了应对这些挑战，科学家们正在探索非病毒递送载体。这类载体具有成本效益和高度可定制化的特性，因此在基因治疗研究中逐渐成为主流。然而，非病毒载体的设计空间极为广阔，这使得传统开发方法在预测性能和优化设计方面显得力不从心。随着机器学习技术的不断进步，它正在逐步改变这一局面，成为推动核酸传递系统设计的重要工具。

在过去的五年中，机器学习技术从一个潜在的研究方向发展为推动纳米医学领域发现与设计的强大引擎。其核心价值在于从大量数据中识别模式和预测关系，从而帮助研究人员在实验过程中更有效地做出决策。传统的基因治疗开发往往依赖于反复的试错实验，而机器学习可以提供一种更为系统和高效的方法。通过分析递送载体的分子特征，如聚合物的疏水性、脂质头部化学结构或纳米颗粒的表面电荷，研究人员能够预测其在生物学环境中的行为，包括组织亲和性、转染效率和细胞毒性等关键指标。

监督学习技术在核酸传递系统的研究中得到了广泛应用。这些技术通过学习纳米颗粒特征与已知生物学输出之间的映射关系，为研究人员提供了强有力的预测工具。无论是回归模型用于预测转基因表达水平，还是分类模型用于判断某一设计是否有效，监督学习都在帮助科学家们更精准地评估和优化递送系统。更为重要的是，这些模型不仅能够对已有数据进行插值，还能够推广到未探索的配方空间，引导研究人员发现新的化学领域，从而加速创新进程。

然而，机器学习的应用并非没有挑战。目前，大多数基因传递数据集的规模远小于其他领域，如图像识别或自然语言处理。这种数据稀缺性限制了深度学习模型的应用，使得研究人员必须在模型选择和验证上更加谨慎。为了解决这一问题，一些浅层学习模型，如决策树、随机森林和支持向量机（SVMs），因其鲁棒性和可解释性而被广泛采用。特别是梯度提升决策树（如eXtreme Gradient Boosting, XGBoost）等集成方法，在多种递送场景中表现出色，成为该领域的主流工具。

在处理结构化数据方面，非参数方法如k近邻（KNN）和基于核的分类器同样具有优势。它们能够有效应对样本量较小但结构清晰的数据集。然而，当训练数据足够丰富时，深度学习模型则展现出更强的潜力。这些模型可以捕捉纳米颗粒特征与功能结果之间复杂的非线性关系，包括人工神经网络（ANNs）用于预测单一属性，以及图神经网络（GNNs）用于编码聚合物和脂质结构。特别是图神经网络，能够更准确地表示聚合物和脂质的复杂结构，这在传统特征提取方法难以处理的情况下尤为重要。

为了提升模型的预测性能，一些创新的编码方法被引入，如BigSMILES和基于图的表示方法。这些方法提高了聚合物结构的表示精度，使得模型能够更好地从结构-活性数据中学习。除了预测功能属性，机器学习还在指导实验决策方面发挥了越来越重要的作用。例如，贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）作为一种基于预期改进的获取函数的优化算法，能够高效地探索大规模配方空间。这种方法避免了对所有可能组合进行穷尽式筛选，而是通过智能选择最具潜力的实验组合，从而加快研究进程并提高数据质量。

在实际应用中，闭环实验设计已经成为一种趋势。在这种设计中，模型的预测结果直接指导下一步的合成实验，从而实现递送系统的迭代优化。这种方法已被成功应用于混合胶束配方、聚合物结构和脂质纳米颗粒（LNPs）组成等不同场景中。通过这种方式，研究人员不仅能够更快地识别具有潜力的候选材料，还能够不断丰富训练数据，为后续的模型训练和优化提供更坚实的基础。

非病毒递送系统包括多种类型，如聚合物、脂质纳米颗粒（LNPs）和无机纳米材料。其中，聚合物因其可设计性而成为基因传递的重要载体。聚合物通常由共价连接的重复单体单元构成，这使得它们具有高度的化学多样性。在基因传递应用中，聚合物通常被设计为在生理pH条件下带正电，以便与带负电的核酸形成电荷复合物（polyplexes）。通过机器学习技术，研究人员可以更深入地理解这些聚合物的结构如何影响其在体内的行为，从而优化其性能。

相比之下，脂质纳米颗粒（LNPs）是一种基于脂质的纳米载体，通常用于封装和递送核酸。与脂质体不同，LNPs缺乏真正的双层结构，其排列更为松散。传统上，LNPs由可离子化的脂质、胆固醇、辅助磷脂和聚乙二醇（PEG）修饰的脂质组成。其显著优势在于能够实现高达95%以上的核酸封装效率，这使其在基因治疗领域备受关注。通过机器学习，研究人员可以更精准地预测不同脂质组合对递送效果的影响，从而优化LNPs的配方。

尽管病毒载体在某些情况下仍因其高转染效率而被广泛使用，但非病毒载体在安全性和可定制性方面展现出更大的潜力。病毒载体可能引发免疫反应和基因突变等安全隐患，而非病毒载体则通过其结构和化学特性的可调性，避免了这些问题。随着机器学习技术的不断进步，非病毒载体的转染效率也在逐步提升，这为基因治疗的广泛应用提供了新的可能性。

本研究综述了机器学习在非病毒核酸传递系统设计中的应用，涵盖了浅层和深层学习方法，并探讨了其在数据需求、可解释性和可扩展性方面的权衡。同时，文章还介绍了高通量实验平台如何为机器学习模型的训练提供高质量的数据。通过结合高通量合成和生物分析，研究人员能够更系统地探索递送系统的性能，并从中提取有价值的结构-功能关系。

此外，本文还关注了机器学习在聚合物和脂质纳米颗粒（LNPs）等不同非病毒递送系统中的具体应用。对于聚合物系统，机器学习可以帮助识别哪些化学特征对转染效率和细胞毒性具有关键影响；而对于LNPs系统，机器学习则能够预测不同脂质组合对封装效率和靶向能力的影响。这些模型不仅能够预测性能，还能够提供关于递送机制的深入见解，从而支持更加理性的设计。

在结论部分，文章指出，机器学习正在推动基因传递系统从经验驱动的配方向数据驱动的发现转变。通过整合高通量实验与强大的建模技术，研究人员能够更高效地设计和优化非病毒递送载体，使其在生物学精度和应用效率上得到显著提升。这种转变不仅有助于加快新基因疗法的研发进程，还为未来更精准、更安全的基因治疗方案奠定了基础。

展望未来，机器学习技术有望在非病毒核酸传递系统的研究中发挥更加重要的作用。随着数据采集和实验技术的不断进步，机器学习模型将能够处理更复杂、更多样化的数据集，从而进一步揭示递送系统的潜在机制。同时，随着对非病毒载体研究的深入，新的化学材料和结构设计将不断涌现，而机器学习则能够帮助研究人员在这些新材料中快速筛选出最优方案。此外，机器学习还可能推动自动化实验平台的发展，使得递送系统的优化过程更加高效和精准。

总之，机器学习正在成为基因治疗领域不可或缺的工具。通过提供数据驱动的洞察和优化路径，它不仅提升了非病毒递送系统的性能，还推动了整个领域的创新发展。随着技术的不断成熟和应用的不断拓展，机器学习将在未来基因治疗研究中扮演更加重要的角色，为实现更安全、更高效的核酸传递系统提供强有力的支持。