近日，中南大學(xué)湘雅藥學(xué)院周文虎教授團(tuán)隊(duì)在國際權(quán)威期刊《Acta Pharmaceutica Sinica B》（中科院一區(qū)TOP期刊，影響因子14.7）發(fā)表題為《Machine learning reshapes the paradigm of nanomedicine research》的綜述論文。該研究系統(tǒng)闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在納米藥物研發(fā)全流程中的應(yīng)用，為納米藥物遞送系統(tǒng)與人工智能的交叉研究提供了系統(tǒng)性指導(dǎo)。

該綜述全面梳理了機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的納米藥物研究最新進(jìn)展，涵蓋制劑制備、藥代動力學(xué)、藥效學(xué)、毒理學(xué)及臨床轉(zhuǎn)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。研究團(tuán)隊(duì)詳細(xì)總結(jié)了適用于藥學(xué)與AI研究者的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集及表征方法，包括納米制劑的成分信息（如藥物/輔料比例）、物理化學(xué)性質(zhì)（如粒徑、Zeta電位）和工藝參數(shù)（如攪拌速率、溫度），為機(jī)器學(xué)習(xí)在納米藥物研發(fā)中的應(yīng)用奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。此外，研究還整合了細(xì)胞水平（如攝取效率）、器官水平（如靶向分布）及動物水平（如血藥濃度、腫瘤抑制率）的多尺度數(shù)據(jù)，構(gòu)建了更全面的預(yù)測模型框架。

與傳統(tǒng)依賴試錯法的研發(fā)模式相比，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠通過多參數(shù)優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)智能預(yù)測與決策支持，顯著縮短研發(fā)周期并降低人力成本。更重要的是，基于大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠高效探索更廣闊的化學(xué)空間，加速新型納米材料與功能化合物的創(chuàng)新設(shè)計(jì)，為納米藥物研發(fā)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的重要范式轉(zhuǎn)變提供了參考。

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https://doi.org/10.1016/j.apsb.2025.05.014

（一審：王地，二審：周文虎，三審：曹東升）