综述：人工智能驱动的金纳米颗粒在诊疗学中化学与生物学的比较研究：生物传感、生物成像、基因组学、诊断和治疗的新见解

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）与金纳米颗粒（AuNPs）在诊疗学（Theranostics）中的融合创新，重点展示了AI如何通过机器学习（ML）和深度学习（DL）优化AuNPs在生物传感（40%假阳性降低）、生物成像（10 nm分辨率）、基因组学（30%测序精度提升）、快速诊断（95%准确率）及靶向治疗（20%副作用减少）等领域的突破性应用，同时探讨了可扩展性、生物相容性等挑战。

　　

Abstract
人工智能（AI）与纳米医学的交叉正重塑诊疗学（Theranostics）的边界。金纳米颗粒（AuNPs）凭借其表面等离子共振（SPR）效应和易功能化特性，成为生物传感、成像和药物递送的理想载体。AI算法的介入进一步放大了其潜力：在生物传感中，AI驱动的AuNPs传感器可实现超灵敏实时检测，假阳性率降低40%；生物成像领域，AI将AuNPs的成像分辨率提升至10 nm，助力早期疾病识别；基因组学分析中，ML模型使测序准确率提高30%，加速了癌症等疾病的生物标志物挖掘。

Introduction
AuNPs的研究始于19世纪法拉第的胶体金实验，其独特的光学特性与生物相容性奠定了医学应用基础。21世纪AI的爆发式发展，尤其是支持向量机（SVM）、随机森林等算法的引入，使AuNPs的设计与功能调控进入智能化时代。例如，AI通过分析AuNPs表面配体与靶点的相互作用数据，可预测最佳药物负载方案，实现精准控释。

Chemistry and biology of AI-driven gold NPs
AuNPs的化学特性（如尺寸依赖的SPR效应）与生物学行为（如肿瘤靶向性）是诊疗一体化的核心。AI通过模拟AuNPs表面修饰过程，优化了抗体或核酸适体的偶联效率。一项突破性案例显示，DL模型预测的AuNPs-紫杉醇复合物，其肿瘤蓄积量较传统方法提升2倍。

Biosensing
AI-AuNPs联合系统在癌症早筛中表现卓越：通过分析血清外泌体中的miRNA-21，检测限低至0.1 fM，且AI算法可区分良恶性病变的细微信号差异。新冠肺炎检测中，搭载卷积神经网络（CNN）的AuNPs试纸实现30分钟内95%准确率的病毒识别。

Integration of AI in nanomedicine
ML模型通过整合患者基因组数据和AuNPs药物释放动力学，可生成个性化治疗方案。例如，基于强化学习的AuNPs-阿霉素递送系统，能根据肿瘤微环境pH值动态调整释药速率，使小鼠模型存活期延长50%。

Future perspectives and challenges
尽管前景广阔，AI-AuNPs诊疗系统仍面临三大瓶颈：大规模生产时的批次一致性（当前CV值>15%）、体内长期毒性评估（>6个月的追踪数据缺乏），以及医疗AI的伦理争议（如算法透明度）。量子计算与AuNPs的结合可能成为下一代实时监测技术的突破口。

Conclusions and outlook
AI赋能的AuNPs正推动诊疗学从"一刀切"迈向精准化。未来需跨学科协作解决技术-伦理双重挑战，而FDA等机构对AI医疗设备的认证标准制定将成为临床转化的关键里程碑。