综述：机器学习驱动的脂质体靶向递药系统研究进展：叙述性文献综述

（编辑推荐）本综述系统阐述了机器学习（ML）在纳米脂质体（liposomes）制剂开发中的创新应用，聚焦ML算法优化包封率、粒径等关键参数，提出"实验-物化分析-模型迭代"的整合框架，为靶向递药（drug delivery）研究提供智能化决策支持。

　　

脂质体递药系统的技术演进

纳米脂质体凭借其磷脂双分子层结构，成为包载治疗剂的理想载体。近年研究热点转向通过机器学习（ML）精准调控脂质体理化性质，实现从经验驱动到数据驱动的范式转变。

机器学习算法的适配逻辑

监督学习模型在结构化数据场景中表现突出，其中决策树（decision trees）和神经网络（neural networks）最常用于预测包封效率（encapsulation efficiency）与粒径分布。研究显示，当训练集包含超过200组标记数据时，集成学习（ensemble learning）模型的预测误差可降低至<5%。

特征工程的挑战

极化角（θ）和Zeta电位等12项物化参数被证实为关键特征，但高维度数据需配合递归特征消除（RFE）算法。值得注意的是，pH值对特征权重的影响呈现非线性关系（R²>0.82）。

验证方法的实践困境

尽管K折交叉验证（K-fold CV）理论更严谨，但83%的文献仍采用单次划分法——这源于3D可视化需求：当绘制粒径-包封率-通量三维图谱时，单一测试集可生成更直观的等值线图。

误差指标的临床意义

平均绝对误差（MAE）被确立为核心指标，特别是在预测药物负载效率（drug loading）时，<10%的MAE对应着临床可接受的批次间差异。某研究通过贝叶斯优化将多分散指数（PDI）的预测MAE从0.15降至0.07。

概念框架的构建

提出的"三阶段循环模型"强调：

1. 高通量微流控制备产生基础数据
2. 拉曼光谱等表征技术提取特征
3. 通过SHAP值解释模型决策，指导下一轮配方调整

技术融合的未来路径

需要警惕算法过拟合风险（验证集R²下降>0.3即预警），建议建立跨学科团队：药剂学家定义关键质量属性（CQAs），数据科学家开发自适应算法，临床专家验证生物学相关性。最新进展显示，图神经网络（GNNs）在预测脂质体-细胞膜相互作用方面准确率达89±3%。