納米醫(yī)學(xué)被認(rèn)為是最近幾年才引起關(guān)注的醫(yī)學(xué)革命。然而，納米藥物實(shí)際上已經(jīng)存在多年。今天，超過 400 種商業(yè)藥物被歸類為納米藥物?？梢赃@么說，它們在雷達(dá)下飛行的主要原因之一是，制藥公司不一定將它們作為“納米藥物”銷售，而只是像其他藥物一樣正常銷售。

存在范圍廣泛的納米藥物，其中許多都圍繞著成為“載體”。這意味著它們充當(dāng)可以攜帶治療有效載荷（感興趣的藥物）并將它們運(yùn)送到特定位置的容器。這對于輸送毒性太大而無法自行給藥的藥物特別有用。還有其他納米藥物，例如可以殺死癌細(xì)胞的納米顆粒和固體納米顆粒懸浮液中的納米藥物。

這些只是幾個(gè)例子，因?yàn)榧{米藥物跨越許多領(lǐng)域，從“藥物”本身到作為載體，再到本質(zhì)上是無機(jī)的還是有機(jī)的，所以在設(shè)計(jì)新的納米藥物時(shí)需要考慮很多事情。此外，一旦您開始達(dá)到納米材料尺寸范圍，您就會開始看到有趣的分子效應(yīng)，這些效應(yīng)基于電子的量子限制和量子運(yùn)動，與體（和經(jīng)典）電子運(yùn)動相比。因此，與其他藥物和/或材料相比，這在處理納米材料時(shí)增加了另一個(gè)維度。

藥物研究人員可以使用人工智能 (AI) 算法來開發(fā)新藥并觀察它們的行為。鑒于制藥公司對納米醫(yī)學(xué)的興趣，使用 AI 設(shè)計(jì)新分子的興趣也延伸到了納米醫(yī)學(xué)療法。

設(shè)計(jì)新的納米藥物

與許多活性藥物成分 (API) 和完整的藥物系統(tǒng)一樣，藥物研究人員不僅可以使用 AI 來預(yù)測哪些是特定情況下最有潛力的納米藥物，而且 AI 還可以用來了解納米藥物在特定情況下的表現(xiàn)，創(chuàng)造納米藥物的最佳合成途徑，以及如何擴(kuò)大生產(chǎn)。

藥物研究人員嚴(yán)重依賴計(jì)算化學(xué)和生物學(xué)來預(yù)測分子在某些情況下的行為。人工智能可以采用這些預(yù)測機(jī)制并使用它們來設(shè)計(jì)納米藥物。計(jì)算機(jī)參與的下一階段（使用 AI）不是只關(guān)注藥物的行為方式，而是旨在將納米藥物設(shè)計(jì)從概念階段推向大規(guī)模生產(chǎn)階段。

由于可用納米藥物的范圍以及將納米藥物與其他療法相結(jié)合的能力，在為特定臨床目的設(shè)計(jì)納米藥物時(shí)，許多因素都會發(fā)揮作用。從以前的納米醫(yī)學(xué)試驗(yàn)和科學(xué)文獻(xiàn)中輸入有關(guān)某些納米藥物的行為方式、單個(gè)納米材料及其特性的行為方式、不同化學(xué)官能團(tuán)的貢獻(xiàn)以及這些納米材料和/或納米醫(yī)學(xué)系統(tǒng)在不同生物環(huán)境中的表現(xiàn)的數(shù)據(jù)，需要 AI 訪問涵蓋許多變量所需的歷史數(shù)據(jù)。

一旦 AI 獲得了關(guān)于不同納米藥物和化學(xué)療法的足夠數(shù)據(jù)，它就可以比人類更快地推斷數(shù)據(jù)，而且準(zhǔn)確性更高，從而為相關(guān)的臨床挑戰(zhàn)提供一些潛在的選擇。這減少了“試錯(cuò)”方法的時(shí)間和成本，并提供了一個(gè)起點(diǎn)，研究人員可以在必要時(shí)進(jìn)行調(diào)整。除了 AI 比人類更容易識別大型數(shù)據(jù)集中的趨勢、屬性和行為外，AI 還可以考慮納米材料表現(xiàn)出的一些更獨(dú)特的效應(yīng)，例如量子現(xiàn)象。最重要的是，藥物研究人員可以使用人工智能來確定在生物環(huán)境中表現(xiàn)最佳的納米藥物類型。

合成納米藥物

一旦 AI 選擇了潛在的候選者，科學(xué)家們就可以合成它們并查看它們在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的工作方式，以及從商業(yè)角度來看它們是否可行（即它們是否太難制造或制造成本太高） ？）。人工智能的潛力并不止于設(shè)計(jì)階段。人工智能可用于預(yù)測納米藥物的最佳合成路線以及最佳反應(yīng)參數(shù)和可能的產(chǎn)品結(jié)果。它可能是一個(gè)非常有用的工具，因?yàn)榧{米材料的合成和整合可能與其他藥物化合物有很大不同。

其基礎(chǔ)是以與設(shè)計(jì)階段類似的方式執(zhí)行的。通過輸入科學(xué)文獻(xiàn)中涉及特定納米藥物和/或納米材料和構(gòu)成納米藥物的其他成分的先前反應(yīng)的數(shù)據(jù)，可以選擇最可能的反應(yīng)途徑。這些方法在本質(zhì)上與許多科學(xué)家通過查閱文獻(xiàn)并選擇最可能的合成方法來合成每一步以便創(chuàng)建最終的納米藥物產(chǎn)品相同。人工智能這次只是加快了速度，釋放了人力并降低了成本。人工智能預(yù)測通常比人類預(yù)測更可靠和準(zhǔn)確，因?yàn)樗惴梢酝瑫r(shí)訪問所有數(shù)據(jù)。

作為合成拼圖的最后一塊，如果不能大規(guī)模或商業(yè)化生產(chǎn)，那么擁有有效的產(chǎn)品也毫無用處。放大反應(yīng)通常很難預(yù)測，因?yàn)樯a(chǎn)規(guī)模的變化——包括反應(yīng)物體積的增加，以及更大的反應(yīng)/工藝容器——通常意味著合成不能完全按預(yù)期進(jìn)行或與與較小規(guī)模相比，產(chǎn)品產(chǎn)量要低得多。就像在較小的合成量下一樣，人工智能可以預(yù)測最佳方法、最佳反應(yīng)物濃度/數(shù)量，以及反應(yīng)在更大生產(chǎn)規(guī)模上取得成功的潛在工藝參數(shù)。

因此，人工智能可以將納米藥物從概念轉(zhuǎn)化為大量商業(yè)產(chǎn)品，就像許多其他藥物化合物一樣。但 AI 也可以超越設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過程，還可以用于研究納米藥物可能對身體產(chǎn)生的任何潛在毒性影響（因?yàn)槿绻麑τ脩粲泻?，那么擁有商業(yè)產(chǎn)品是沒有好處的）。

分析納米藥物的毒性特征

納米材料的潛在毒性和有害影響一直是許多人關(guān)注的問題，特別是考慮到納米材料的小尺寸以及多年來石棉等其他小材料帶來的問題。大多數(shù)納米材料都在世界范圍內(nèi)進(jìn)行了大量研究。除了少數(shù)特定納米材料或極端濃度的材料外，納米材料通常非常安全，因?yàn)樗鼈兪欠浅７€(wěn)定的材料。

自然地，人們擔(dān)心納米藥物的毒性，因?yàn)樗鼈冎荚谟糜谌祟悺３霈F(xiàn)這些擔(dān)憂是因?yàn)闆]有多少人知道有多少納米藥物已經(jīng)在臨床環(huán)境中使用。市場上或臨床試驗(yàn)中的所有納米藥物都經(jīng)過廣泛研究并被證明是安全的。新出現(xiàn)的藥物必須經(jīng)過類似的研究，以確保它們對人類使用也是安全的。

其中許多研究需要數(shù)年才能完成，現(xiàn)在，人工智能可以幫助分析不同納米藥物的潛在毒性特征，并預(yù)測它們對人類使用是否安全。計(jì)算方法是這些研究的主要部分，因?yàn)樗鼈兛梢?a href="http://www.zgszdi.cn/analog/" target="_blank">模擬和模擬納米藥物在特定生物環(huán)境中的行為方式。與使用計(jì)算方法的許多領(lǐng)域一樣，AI 算法被視為更準(zhǔn)確和高級模擬分析的下一個(gè)邏輯步驟。

人工智能算法被視為有效的工具，能夠?qū)Ⅲw外生成的藥代動力學(xué)和藥效學(xué)中獲得的數(shù)據(jù)與體內(nèi)結(jié)果相關(guān)聯(lián)。AI 算法提供了納米醫(yī)學(xué)在各種生物場景（即存在不同生物組織和生物分子的情況下）可能如何表現(xiàn)的總體前景。這包括了解納米藥物將如何被吸入和/或吸收，它將如何在體內(nèi)分布，以及它將如何被人體代謝和排泄。

AI 算法可以更好地預(yù)測納米藥物的行為，因?yàn)榕c該領(lǐng)域的許多其他 AI 方法一樣，它們可以獲取有關(guān)納米材料成分和特性以及生物環(huán)境的行為和特征的所有數(shù)據(jù)，以更好地預(yù)測納米藥物如何與不同的生物環(huán)境相互作用的可能結(jié)果。然后可以將這些結(jié)果與實(shí)驗(yàn)小鼠模型進(jìn)行比較，以在臨床使用前構(gòu)建納米藥物毒性概況的整體情況。

結(jié)論

多年來，計(jì)算方法一直被用于開發(fā)納米藥物和其他藥物化合物。現(xiàn)在，人工智能算法不僅提供了一種使現(xiàn)有模擬/模型更準(zhǔn)確的方法，而且還提供了一種通過預(yù)測和優(yōu)化納米藥物設(shè)計(jì)和制造過程的每個(gè)階段，從概念到商業(yè)生產(chǎn)水平的方法。除了設(shè)計(jì)方面，人工智能還可以幫助對納米藥物進(jìn)行最重要的分析，以了解它們在臨床環(huán)境中的毒性。

利亞姆·克里奇利 ( Liam Critchley ) 是一名作家、記者和傳播者，專門研究化學(xué)和納米技術(shù)以及分子水平的基本原理如何應(yīng)用于許多不同的應(yīng)用領(lǐng)域。利亞姆最出名的可能是他的信息豐富的方法以及向科學(xué)家和非科學(xué)家解釋復(fù)雜的科學(xué)主題。Liam 在與化學(xué)和納米技術(shù)交叉的各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域和行業(yè)發(fā)表了 350 多篇文章。

Liam 是歐洲納米技術(shù)工業(yè)協(xié)會 (NIA) 的高級科學(xué)傳播官，過去幾年一直在為全球的公司、協(xié)會和媒體網(wǎng)站撰稿。在成為一名作家之前，利亞姆完成了化學(xué)與納米技術(shù)和化學(xué)工程的碩士學(xué)位。

除了寫作之外，利亞姆還是美國國家石墨烯協(xié)會 (NGA)、全球組織納米技術(shù)世界網(wǎng)絡(luò) (NWN) 的顧問委員會成員，以及英國科學(xué)慈善機(jī)構(gòu) GlamSci 的董事會成員。Liam 還是英國納米醫(yī)學(xué)學(xué)會 (BSNM) 和國際先進(jìn)材料協(xié)會 (IAAM) 的成員，以及多個(gè)學(xué)術(shù)期刊的同行評審員。

審核編輯黃宇