近日，中南大学湘雅药学院周文虎教授团队在国际权威期刊《Acta Pharmaceutica Sinica B》（中科院一区TOP期刊，影响因子14.7）发表题为《Machine learning reshapes the paradigm of nanomedicine research》的综述论文。该研究系统阐述了机器学习技术在纳米药物研发全流程中的应用，为纳米药物递送系统与人工智能的交叉研究提供了系统性指导。

该综述全面梳理了机器学习驱动的纳米药物研究最新进展，涵盖制剂制备、药代动力学、药效学、毒理学及临床转化等关键环节。研究团队详细总结了适用于药学与AI研究者的标准化数据集及表征方法，包括纳米制剂的成分信息（如药物/辅料比例）、物理化学性质（如粒径、Zeta电位）和工艺参数（如搅拌速率、温度），为机器学习在纳米药物研发中的应用奠定了数据基础。此外，研究还整合了细胞水平（如摄取效率）、器官水平（如靶向分布）及动物水平（如血药浓度、肿瘤抑制率）的多尺度数据，构建了更全面的预测模型框架。

与传统依赖试错法的研发模式相比，机器学习技术能够通过多参数优化算法实现智能预测与决策支持，显著缩短研发周期并降低人力成本。更重要的是，基于大数据的机器学习方法能够高效探索更广阔的化学空间，加速新型纳米材料与功能化合物的创新设计，为纳米药物研发从“经验驱动”向“数据驱动”的重要范式转变提供了参考。

【原文链接】

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

（一审：王地，二审：周文虎，三审：曹东升）