納米醫學被認為是最近幾年才引起關注的醫學革命。然而，納米藥物實際上已經存在多年。今天，超過 400 種商業藥物被歸類為納米藥物。可以這么說，它們在雷達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”。這意味著它們充當可以攜帶治療有效載荷（感興趣的藥物）并將它們運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。

這些只是幾個例子，因為納米藥物跨越許多領域，從“藥物”本身到作為載體，再到本質上是無機的還是有機的，所以在設計新的納米藥物時需要考慮很多事情。此外，一旦您開始達到納米材料尺寸范圍，您就會開始看到有趣的分子效應，這些效應基于電子的量子限制和量子運動，與體（和經典）電子運動相比。因此，與其他藥物和/或材料相比，這在處理納米材料時增加了另一個維度。

藥物研究人員可以使用人工智能 (AI) 算法來開發新藥并觀察它們的行為。鑒于制藥公司對納米醫學的興趣，使用 AI 設計新分子的興趣也延伸到了納米醫學療法。

設計新的納米藥物

與許多活性藥物成分 (API) 和完整的藥物系統一樣，藥物研究人員不僅可以使用 AI 來預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，創造納米藥物的最佳合成途徑，以及如何擴大生產。

藥物研究人員嚴重依賴計算化學和生物學來預測分子在某些情況下的行為。人工智能可以采用這些預測機制并使用它們來設計納米藥物。計算機參與的下一階段（使用 AI）不是只關注藥物的行為方式，而是旨在將納米藥物設計從概念階段推向大規模生產階段。

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合的能力，在為特定臨床目的設計納米藥物時，許多因素都會發揮作用。從以前的納米醫學試驗和科學文獻中輸入有關某些納米藥物的行為方式、單個納米材料及其特性的行為方式、不同化學官能團的貢獻以及這些納米材料和/或納米醫學系統在不同生物環境中的表現的數據，需要 AI 訪問涵蓋許多變量所需的歷史數據。

一旦 AI 獲得了關于不同納米藥物和化學療法的足夠數據，它就可以比人類更快地推斷數據，而且準確性更高，從而為相關的臨床挑戰提供一些潛在的選擇。這減少了“試錯”方法的時間和成本，并提供了一個起點，研究人員可以在必要時進行調整。除了 AI 比人類更容易識別大型數據集中的趨勢、屬性和行為外，AI 還可以考慮納米材料表現出的一些更獨特的效應，例如量子現象。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境中表現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，科學家們就可以合成它們并查看它們在現實環境中的工作方式，以及從商業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計階段。人工智能可用于預測納米藥物的最佳合成路線以及最佳反應參數和可能的產品結果。它可能是一個非常有用的工具，因為納米材料的合成和整合可能與其他藥物化合物有很大不同。

其基礎是以與設計階段類似的方式執行的。通過輸入科學文獻中涉及特定納米藥物和/或納米材料和構成納米藥物的其他成分的先前反應的數據，可以選擇最可能的反應途徑。這些方法在本質上與許多科學家通過查閱文獻并選擇最可能的合成方法來合成每一步以便創建最終的納米藥物產品相同。人工智能這次只是加快了速度，釋放了人力并降低了成本。人工智能預測通常比人類預測更可靠和準確，因為算法可以同時訪問所有數據。

作為合成拼圖的最后一塊，如果不能大規模或商業化生產，那么擁有有效的產品也毫無用處。放大反應通常很難預測，因為生產規模的變化——包括反應物體積的增加，以及更大的反應/工藝容器——通常意味著合成不能完全按預期進行或與與較小規模相比，產品產量要低得多。就像在較小的合成量下一樣，人工智能可以預測最佳方法、最佳反應物濃度/數量，以及反應在更大生產規模上取得成功的潛在工藝參數。

因此，人工智能可以將納米藥物從概念轉化為大量商業產品，就像許多其他藥物化合物一樣。但 AI 也可以超越設計和生產過程，還可以用于研究納米藥物可能對身體產生的任何潛在毒性影響（因為如果對用戶有害，那么擁有商業產品是沒有好處的）。

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。大多數納米材料都在世界范圍內進行了大量研究。除了少數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，因為它們是非常穩定的材料。

自然地，人們擔心納米藥物的毒性，因為它們旨在用于人類。出現這些擔憂是因為沒有多少人知道有多少納米藥物已經在臨床環境中使用。市場上或臨床試驗中的所有納米藥物都經過廣泛研究并被證明是安全的。新出現的藥物必須經過類似的研究，以確保它們對人類使用也是安全的。

其中許多研究需要數年才能完成，現在，人工智能可以幫助分析不同納米藥物的潛在毒性特征，并預測它們對人類使用是否安全。計算方法是這些研究的主要部分，因為它們可以模擬和模擬納米藥物在特定生物環境中的行為方式。與使用計算方法的許多領域一樣，AI 算法被視為更準確和高級模擬分析的下一個邏輯步驟。

人工智能算法被視為有效的工具，能夠將體外生成的藥代動力學和藥效學中獲得的數據與體內結果相關聯。AI 算法提供了納米醫學在各種生物場景（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 算法可以更好地預測納米藥物的行為，因為與該領域的許多其他 AI 方法一樣，它們可以獲取有關納米材料成分和特性以及生物環境的行為和特征的所有數據，以更好地預測納米藥物如何與不同的生物環境相互作用的可能結果。然后可以將這些結果與實驗小鼠模型進行比較，以在臨床使用前構建納米藥物毒性概況的整體情況。

結論

多年來，計算方法一直被用于開發納米藥物和其他藥物化合物。現在，人工智能算法不僅提供了一種使現有模擬/模型更準確的方法，而且還提供了一種通過預測和優化納米藥物設計和制造過程的每個階段，從概念到商業生產水平的方法。除了設計方面，人工智能還可以幫助對納米藥物進行最重要的分析，以了解它們在臨床環境中的毒性。

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

Liam 是歐洲納米技術工業協會 (NIA) 的高級科學傳播官，過去幾年一直在為全球的公司、協會和媒體網站撰稿。在成為一名作家之前，利亞姆完成了化學與納米技術和化學工程的碩士學位。

除了寫作之外，利亞姆還是美國國家石墨烯協會 (NGA)、全球組織納米技術世界網絡 (NWN) 的顧問委員會成員，以及英國科學慈善機構 GlamSci 的董事會成員。Liam 還是英國納米醫學學會 (BSNM) 和國際先進材料協會 (IAAM) 的成員，以及多個學術期刊的同行評審員。

審核編輯黃宇