摘要：近日，国家纳米科学中心赵宇亮院士团队系统总结了人工智能在纳米医学研究中的最新进展与应用前景，深入探讨了AI在纳米传感器设计、智能药物递送系统优化、无机纳米颗粒辅助治疗以及纳米安全性预测等关键领域的融合创新。该综述不仅梳理了现有技术路径与代表性成果，也指出了当前面临的数据稀缺、模型可解释性不足、临床转化周期长等核心挑战，并为未来跨学科、可解释、临床导向的AI-纳米医学研究提供了方向性建议。

背景介绍：

纳米医学作为现代医学的前沿交叉领域，在疾病诊断、治疗与预后方面展现出巨大潜力，但其发展长期受限于材料复杂性、生物体系异质性及传统试错研发模式的高成本与低效率。近年来，人工智能技术的迅猛发展，尤其是其在数据处理、模式识别与预测建模方面的卓越能力，为纳米医学的研究范式带来了革命性变革。通过整合实验数据、计算模拟与临床信息，AI能够加速纳米材料的理性设计、优化递送系统、预测生物相互作用并评估安全性，从而显著缩短研发周期、降低成本，推动纳米医学向精准化、个性化方向迈进。

本文亮点：

AI赋能纳米传感器与诊断系统。文章指出，AI与纳米技术的结合大幅提升了疾病检测的灵敏度、特异性与实时分析能力。例如，基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型可用于医学图像中纳米探针的自动识别与定量；生成对抗网络（GAN）可将近红外荧光图像超分辨重构，提升肿瘤成像清晰度；通过集成多种纳米传感器与机器学习分类算法（如支持向量机、随机森林），可实现基于多维度生物标志物的高精度疾病分类诊断。

图1. OCC-DNA纳米传感器阵列及其用于卵巢癌分类诊断的性能

智能纳米载体设计与药物递送优化。在脂质纳米颗粒、核酸纳米结构、多肽/蛋白质载体及高分子纳米载体等领域，AI已广泛应用于功能分子理性设计、处方优化、制备工艺控制以及生物相互作用预测。例如，通过深度学习虚拟筛选，研究者可从数百万种候选脂质分子中快速识别出高效mRNA递送载体；图神经网络可实现DNA折纸结构的三维构象快速推断与性能预测；AI驱动的微流控平台能实现纳米载体合成、纯化与质控的全流程自动化。

图2. 用于基因递送的聚合物组合库与可解释机器学习设计流程

无机纳米颗粒用于辅助治疗与抗氧化治疗。AI在优化肿瘤放射增敏纳米颗粒的合成参数、预测催化治疗纳米酶的活性与生物效应方面发挥关键作用。机器学习模型可关联纳米颗粒的物化特性与其抗氧化（如SOD、CAT模拟酶活性）、抗菌、放射增敏等性能，加速高性能无机纳米治疗剂的发现与设计。

图3. AI驱动的催化肿瘤治疗研究全流程图

纳米安全性与ADME预测的AI模型。文章总结了AI在纳米材料吸收、分布、代谢、排泄（ADME）及毒性预测方面的应用。通过构建定量结构-毒性关系模型，并整合蛋白冠组学、多组学数据与机器学习算法，可实现在细胞与活体水平对纳米材料生物分布、毒性效应的精准预测，减少对动物实验的依赖，提高安全性评估效率。

图4. AI在纳米材料ADME研究中的应用案例汇总

总结与展望：

本文全面阐释了人工智能如何深刻重塑纳米医学的研究与转化路径，展示了AI在多个子领域中的成功用例与潜力。然而，作者也指出该交叉领域仍面临多项挑战：数据质量与标准化不足、复杂生物系统的模型可解释性有限、从实验室到临床的转化周期长、跨模态数据整合难度大等。未来，需要通过构建高质量共享数据库、发展可解释AI算法、结合类器官与器官芯片等先进实验模型、推动跨学科协同攻关，最终实现纳米医学的精准设计、智能制备与个性化临床转化。

文章详情：

Artificial intelligence for nanomedicine

Xiaolin Song, Xingfa Gao*, Hui Wang, Fangzhi Yu, Mengmeng Qin, Yiye Li, Yixuan Liu, Wei Feng, Caiyu Zhou, Nikita N. Chukavin, Liming Wang, Xuejing Cui, Xinghua Shi*, Lele Li*, Huan Meng*, Guangjun Nie*, Hao Wang*, Jinming Hu*, Liang Yan*, Yu Chen*, Lizeng Gao*, Anton L. Popov*, Hui Wei*, Chunying Chen*, and Yuliang Zhao*

Cite this by DOI: /10.1007/s11426-025-2942-5

文章链接：https://doi.org/10.1007/s11426-025-2942-5