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(guò) 400 種商業(yè)藥物被歸類為納米藥物?？梢赃@么說(shuō)，它們?cè)诶走_(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(duì)于輸送毒性太大而無(wú)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(wú)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(kāi)始達(dá)到納米材料尺寸范圍，您就會(huì)開(kāi)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(dòng)，與體（和經(jīng)典）電子運(yùn)動(dòng)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(lái)開(kāi)發(fā)新藥并觀察它們的行為。鑒于制藥公司對(duì)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(lái)預(yù)測(cè)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(lái)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(lái)預(yù)測(cè)分子在某些情況下的行為。人工智能可以采用這些預(yù)測(cè)機(jī)制并使用它們來(lái)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(huì)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(wèn)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(shí)別大型數(shù)據(jù)集中的趨勢(shì)、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(lái)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?cè)诂F(xiàn)實(shí)環(huán)境中的工作方式，以及從商業(yè)角度來(lái)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(cè)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(guò)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(guò)查閱文獻(xiàn)并選擇最可能的合成方法來(lái)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(cè)通常比人類預(yù)測(cè)更可靠和準(zhǔn)確，因?yàn)樗惴梢酝瑫r(shí)訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。

作為合成拼圖的最后一塊，如果不能大規(guī)?；蛏虡I(yè)化生產(chǎn)，那么擁有有效的產(chǎn)品也毫無(wú)用處。放大反應(yīng)通常很難預(yù)測(cè)，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(cè)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(guò)程，還可以用于研究納米藥物可能對(duì)身體產(chǎn)生的任何潛在毒性影響（因?yàn)槿绻麑?duì)用戶有害，那么擁有商業(yè)產(chǎn)品是沒(méi)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(wèn)題，特別是考慮到納米材料的小尺寸以及多年來(lái)石棉等其他小材料帶來(lái)的問(wèn)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?。出現(xiàn)這些擔(dān)憂是因?yàn)闆](méi)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(chǎng)上或臨床試驗(yàn)中的所有納米藥物都經(jīng)過(guò)廣泛研究并被證明是安全的。新出現(xiàn)的藥物必須經(jīng)過(guò)類似的研究，以確保它們對(duì)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(cè)它們對(duì)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.socialnewsupdate.com/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(jí)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(dòng)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(chǎng)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(cè)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(cè)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(lái)，計(jì)算方法一直被用于開(kāi)發(fā)納米藥物和其他藥物化合物?，F(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(guò)預(yù)測(cè)和優(yōu)化納米藥物設(shè)計(jì)和制造過(guò)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(duì)納米藥物進(jìn)行最重要的分析，以了解它們?cè)谂R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(huì) (NIA) 的高級(jí)科學(xué)傳播官，過(guò)去幾年一直在為全球的公司、協(xié)會(huì)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(guó)國(guó)家石墨烯協(xié)會(huì) (NGA)、全球組織納米技術(shù)世界網(wǎng)絡(luò) (NWN) 的顧問(wèn)委員會(huì)成員，以及英國(guó)科學(xué)慈善機(jī)構(gòu) GlamSci 的董事會(huì)成員。Liam 還是英國(guó)納米醫(yī)學(xué)學(xué)會(huì) (BSNM) 和國(guó)際先進(jìn)材料協(xié)會(huì) (IAAM) 的成員，以及多個(gè)學(xué)術(shù)期刊的同行評(píng)審員。

審核編輯黃宇