综述：机器学习与人工智能在纳米医学中的应用

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）和机器学习（ML）如何革新纳米医学领域，涵盖从纳米颗粒（NP）理性设计、蛋白冠（protein corona）分析到药代动力学（PBPK）建模的全流程，为加速临床转化提供了数据驱动的新范式。

　　

引言

纳米医学利用脂质、聚合物和无机纳米颗粒（NP）递送诊断或治疗药物，但临床转化面临粒径、表面化学等多参数优化难题。传统试错法效率低下，而人工智能（AI）和机器学习（ML）通过挖掘结构-功能关系，正成为突破这些瓶颈的变革性工具。

AI驱动的纳米医学设计与制剂

计算辅助纳米制剂开发

深度学习模型如AGILE平台（AI-Guided Ionizable Lipid Engineering）通过图神经网络（GNN）筛选12,000种脂质变体，优化mRNA转染效率。Wang等通过2000万种离子化脂质的虚拟筛选，发现超越临床基准MC3（Onpattro?核心成分）的新结构。

稳定性与内涵体逃逸的ML洞察

随机森林模型分析NP粒径、Zeta电位等参数，揭示酸性pH响应材料（如"质子海绵"聚合物）如何促进内涵体逃逸。Chen等综述强调ML可预测胶体稳定性与药物释放动力学的非线性关系。

AI在纳米颗粒药代动力学中的应用

AI-PBPK建模

Chou团队开发的AI-PBPK模型整合深度神经网络（DNN），仅凭NP理化性质即可预测小鼠肿瘤递送效率（R²=0.83）。Mi等构建的534组生物分布数据集显示，流体力学直径是肝脾蓄积的主导因素。

数据驱动的新型模型

神经常微分方程（NODE）突破传统房室模型限制，通过自适应学习稀疏数据中的非线性药代特征。CMINNs模型将生理约束嵌入损失函数，精准预测复杂药物如胺碘酮的长期动力学。

纳米-生物界面分析的AI突破

蛋白冠预测

Ban等通过随机森林模型（AUC=0.83）将NP表面化学与特定蛋白吸附关联，发现载脂蛋白A1富集可降低巨噬细胞清除率。Huzar等利用XGBoost解析DNA纳米结构表面特征对蛋白冠组成的影响。

生成式AI的逆向设计

蛋白质冠生成对抗网络（PC-GAN）通过潜在空间操作，逆向设计具有理想蛋白吸附特征的NP表面。结合自动化实验平台，这类系统可实现"设计-测试-优化"闭环，加速安全型纳米药物开发。

挑战与未来方向

尽管AI已显著提升纳米医学研发效率，数据碎片化（如仅5%蛋白冠研究共享原始数据）和跨物种预测差异仍是主要障碍。采用FAIR原则构建标准化数据库（如eNanoMapper），以及融合物理信息的混合建模，将成为推动临床转化的关键。

结语

从LNPs的理性设计到蛋白冠的精准调控，AI/ML正在重塑纳米医学研发范式。随着高通量平台与生成式算法的深度融合，下一代"按需设计"的纳米疗法即将成为现实。