人工智能如何用于开发纳米​​药物

纳米医学被认为是最近几年才引起关注的医学革命。然而，纳米药物实际上已经存在多年。今天，超过 400 种商业药物被归类为纳米药物。可以这么说，它们在雷达下飞行的主要原因之一是，制药公司不一定将它们作为“纳米药物”销售，而只是像其他药物一样正常销售。

存在范围广泛的纳米药物，其中许多都围绕着成为“载体”。这意味着它们充当可以携带治疗有效载荷（感兴趣的药物）并将它们运送到特定位置的容器。这对于输送毒性太大而无法自行给药的药物特别有用。还有其他纳米药物，例如可以杀死癌细胞的纳米颗粒和固体纳米颗粒悬浮液中的纳米药物。

这些只是几个例子，因为纳米药物跨越许多领域，从“药物”本身到作为载体，再到本质上是无机的还是有机的，所以在设计新的纳米药物时需要考虑很多事情。此外，一旦您开始达到纳米材料尺寸范围，您就会开始看到有趣的分子效应，这些效应基于电子的量子限制和量子运动，与体（和经典）电子运动相比。因此，与其他药物和/或材料相比，这在处理纳米材料时增加了另一个维度。

药物研究人员可以使用人工智能 (AI) 算法来开发新药并观察它们的行为。鉴于制药公司对纳米医学的兴趣，使用 AI 设计新分子的兴趣也延伸到了纳米医学疗法。

设计新的纳米药物

与许多活性药物成分 (API) 和完整的药物系统一样，药物研究人员不仅可以使用 AI 来预测哪些是特定情况下最有潜力的纳米药物，而且 AI 还可以用来了解纳米药物在特定情况下的表现，创造纳米药物的最佳合成途径，以及如何扩大生产。

药物研究人员严重依赖计算化学和生物学来预测分子在某些情况下的行为。人工智能可以采用这些预测机制并使用它们来设计纳米药物。计算机参与的下一阶段（使用 AI）不是只关注药物的行为方式，而是旨在将纳米药物设计从概念阶段推向大规模生产阶段。

由于可用纳米药物的范围以及将纳米药物与其他疗法相结合的能力，在为特定临床目的设计纳米药物时，许多因素都会发挥作用。从以前的纳米医学试验和科学文献中输入有关某些纳米药物的行为方式、单个纳米材料及其特性的行为方式、不同化学官能团的贡献以及这些纳米材料和/或纳米医学系统在不同生物环境中的表现的数据，需要 AI 访问涵盖许多变量所需的历史数据。

一旦 AI 获得了关于不同纳米药物和化学疗法的足够数据，它就可以比人类更快地推断数据，而且准确性更高，从而为相关的临床挑战提供一些潜在的选择。这减少了“试错”方法的时间和成本，并提供了一个起点，研究人员可以在必要时进行调整。除了 AI 比人类更容易识别大型数据集中的趋势、属性和行为外，AI 还可以考虑纳米材料表现出的一些更独特的效应，例如量子现象。最重要的是，药物研究人员可以使用人工智能来确定在生物环境中表现最佳的纳米药物类型。

合成纳米药物

一旦 AI 选择了潜在的候选者，科学家们就可以合成它们并查看它们在现实环境中的工作方式，以及从商业角度来看它们是否可行（即它们是否太难制造或制造成本太高） ？）。人工智能的潜力并不止于设计阶段。人工智能可用于预测纳米药物的最佳合成路线以及最佳反应参数和可能的产品结果。它可能是一个非常有用的工具，因为纳米材料的合成和整合可能与其他药物化合物有很大不同。

其基础是以与设计阶段类似的方式执行的。通过输入科学文献中涉及特定纳米药物和/或纳米材料和构成纳米药物的其他成分的先前反应的数据，可以选择最可能的反应途径。这些方法在本质上与许多科学家通过查阅文献并选择最可能的合成方法来合成每一步以便创建最终的纳米药物产品相同。人工智能这次只是加快了速度，释放了人力并降低了成本。人工智能预测通常比人类预测更可靠和准确，因为算法可以同时访问所有数据。

作为合成拼图的最后一块，如果不能大规模或商业化生产，那么拥有有效的产品也毫无用处。放大反应通常很难预测，因为生产规模的变化——包括反应物体积的增加，以及更大的反应/工艺容器——通常意味着合成不能完全按预期进行或与与较小规模相比，产品产量要低得多。就像在较小的合成量下一样，人工智能可以预测最佳方法、最佳反应物浓度/数量，以及反应在更大生产规模上取得成功的潜在工艺参数。

因此，人工智能可以将纳米药物从概念转化为大量商业产品，就像许多其他药物化合物一样。但 AI 也可以超越设计和生产过程，还可以用于研究纳米药物可能对身体产生的任何潜在毒性影响（因为如果对用户有害，那么拥有商业产品是没有好处的）。

分析纳米药物的毒性特征

纳米材料的潜在毒性和有害影响一直是许多人关注的问题，特别是考虑到纳米材料的小尺寸以及多年来石棉等其他小材料带来的问题。大多数纳米材料都在世界范围内进行了大量研究。除了少数特定纳米材料或极端浓度的材料外，纳米材料通常非常安全，因为它们是非常稳定的材料。

自然地，人们担心纳米药物的毒性，因为它们旨在用于人类。出现这些担忧是因为没有多少人知道有多少纳米药物已经在临床环境中使用。市场上或临床试验中的所有纳米药物都经过广泛研究并被证明是安全的。新出现的药物必须经过类似的研究，以确保它们对人类使用也是安全的。

其中许多研究需要数年才能完成，现在，人工智能可以帮助分析不同纳米药物的潜在毒性特征，并预测它们对人类使用是否安全。计算方法是这些研究的主要部分，因为它们可以模拟和模拟纳米药物在特定生物环境中的行为方式。与使用计算方法的许多领域一样，AI 算法被视为更准确和高级模拟分析的下一个逻辑步骤。

人工智能算法被视为有效的工具，能够将体外生成的药代动力学和药效学中获得的数据与体内结果相关联。AI 算法提供了纳米医学在各种生物场景（即存在不同生物组织和生物分子的情况下）可能如何表现的总体前景。这包括了解纳米药物将如何被吸入和/或吸收，它将如何在体内分布，以及它将如何被人体代谢和排泄。

AI 算法可以更好地预测纳米药物的行为，因为与该领域的许多其他 AI 方法一样，它们可以获取有关纳米材料成分和特性以及生物环境的行为和特征的所有数据，以更好地预测纳米药物如何与不同的生物环境相互作用的可能结果。然后可以将这些结果与实验小鼠模型进行比较，以在临床使用前构建纳米药物毒性概况的整体情况。

结论

多年来，计算方法一直被用于开发纳米药物和其他药物化合物。现在，人工智能算法不仅提供了一种使现有模拟/模型更准确的方法，而且还提供了一种通过预测和优化纳米药物设计和制造过程的每个阶段，从概念到商业生产水平的方法。除了设计方面，人工智能还可以帮助对纳米药物进行最重要的分析，以了解它们在临床环境中的毒性。

利亚姆·克里奇利 ( Liam Critchley ) 是一名作家、记者和传播者，专门研究化学和纳米技术以及分子水平的基本原理如何应用于许多不同的应用领域。利亚姆最出名的可能是他的信息丰富的方法以及向科学家和非科学家解释复杂的科学主题。Liam 在与化学和纳米技术交叉的各个科学领域和行业发表了 350 多篇文章。

Liam 是欧洲纳米技术工业协会 (NIA) 的高级科学传播官，过去几年一直在为全球的公司、协会和媒体网站撰稿。在成为一名作家之前，利亚姆完成了化学与纳米技术和化学工程的硕士学位。

除了写作之外，利亚姆还是美国国家石墨烯协会 (NGA)、全球组织纳米技术世界网络 (NWN) 的顾问委员会成员，以及英国科学慈善机构 GlamSci 的董事会成员。Liam 还是英国纳米医学学会 (BSNM) 和国际先进材料协会 (IAAM) 的成员，以及多个学术期刊的同行评审员。

审核编辑 黄宇