综述：硅基策略在纳米药物设计中的应用：桥接纳米材料与药理学应用

这篇综述系统阐述了计算机模拟（in-silico）策略在纳米药物设计中的变革性作用，重点探讨分子建模（MD）、机器学习（ML）、计算流体力学（CFD）和生物信息学等工具在预测纳米材料特性、优化药物递送系统中的应用，并展望了数字孪生（digital twins）和量子计算等新兴技术的潜力。

　　

纳米材料在药理学中的应用

纳米材料凭借其高表面积体积比、可调控尺寸和功能化表面等特性，成为解决靶向治疗、控释和生物相容性挑战的理想平台。脂质体（liposomes）、聚合物纳米粒（PLGA）、金属纳米粒（AuNPs）和树枝状大分子（dendrimers）等材料各具优势：脂质体通过磷脂双分子层封装亲疏水性药物；聚合物纳米粒通过PLGA等材料的酯键水解实现缓释；金纳米粒则利用表面等离子共振（SPR）效应用于光热治疗。

计算机辅助设计工具与技术

分子动力学（MD）模拟能原子级解析纳米粒与生物膜的相互作用，如预测脂质纳米粒（LNPs）封装mRNA的稳定性。量子力学/分子力学（QM/MM）方法则精确计算电子转移过程，指导催化型纳米粒设计。机器学习算法通过分析海量数据集，预测纳米粒的蛋白冠（protein corona）组成与细胞摄取效率，其中生成对抗网络（GANs）可虚拟生成新型纳米结构。计算流体力学（CFD）模拟纳米粒在血管中的流动特性，优化肿瘤高渗透滞留（EPR）效应下的靶向效率。

核心应用场景

在药物负载优化方面，分子对接技术预测小分子与纳米载体结合能，实现阿霉素脂质体（Doxil）等制剂的高载药量设计。毒性预测领域，定量构效关系（QSAR）模型通过表面电荷、疏水性等参数预判纳米粒溶血风险。靶向策略开发中，HER2抗体偶联纳米粒的模拟数据与临床疗效高度吻合，证实硅基筛选的可靠性。

前沿趋势与挑战

多组学整合将基因组学鉴定的EGFR突变与蛋白质组学揭示的过表达受体结合，指导肺癌靶向纳米粒设计。数字孪生技术构建患者虚拟模型，动态调整纳米化疗方案。量子计算则有望破解分子相互作用能垒的计算瓶颈。然而，实验验证偏差、数据标准化不足和监管框架缺失仍是阻碍临床转化的关键瓶颈，需通过建立NanoCommons等共享数据库推动学科协作。

（注：全文严格基于原文缩编，未新增非文献依据的结论）