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  近年來，納米材料與技術因其在藥物遞送、診斷、成像及疫苗開發(fā)等領域的獨特優(yōu)勢，已被廣泛應用于臨床實踐。諸如金納米粒子、聚合物膠束以及脂質納米粒子等，已獲批用于臨床診斷，或在磁共振成像、癌癥化療及抗病毒疫苗開發(fā)等領域展現(xiàn)出巨大潛力。盡管前景廣闊，納米材料合成的耗時性、對納米-生物相互作用理解的不足，以及臨床轉化和商業(yè)化過程中的成本控制等問題，成為了制約納米材料與技術進一步發(fā)展的瓶頸。

  機器學習（Machine Learning, ML），作為人工智能的一個重要分支，專注于構建能夠從數(shù)據(jù)中學習并自主決策的模型。它涵蓋了監(jiān)督學習（如邏輯回歸、KNN、隨機森林等）、無監(jiān)督學習（如k-means、層次聚類等）、半監(jiān)督學習（如自訓練、協(xié)同訓練）以及強化學習（如馬爾可夫決策過程、Q-學習）等多種方法。憑借其在處理耗時任務和結果感知任務上的獨特優(yōu)勢，ML有望為納米診療劑及其策略的發(fā)展開辟了新的途徑。

圖1、論文首頁截圖。

圖2、ML輔助納米材料合成。

圖3、ML輔助理解納米相互作用。

圖4、ML輔助納米診療應用。

  本論文既強調了ML輔助納米診療的獨特機遇，也指出了該領域面臨的重大挑戰(zhàn)。盡管我們正處于大數(shù)據(jù)時代，但納米診療的數(shù)據(jù)對于ML建模來說仍然相對匱乏，需要投資收集專門的數(shù)據(jù)集或生成模擬數(shù)據(jù)。同時，納米診療數(shù)據(jù)具有復雜性，需要整合多模態(tài)和多尺度數(shù)據(jù)，這可通過多種策略加以克服。此外，ML模型的“黑箱”性質限制了對生物機制和臨床結果的理解，需要開發(fā)新的策略來解決這一問題。因此，ML輔助納米治療診斷中最核心、最關鍵的挑戰(zhàn)在于迫切需要大量、可靠且注釋良好的數(shù)據(jù)來訓練ML模型。在未來，數(shù)學、計算機科學、納米技術、材料科學、生物學、化學及臨床醫(yī)學等多學科的專家需要攜手合作，以更好地利用人工智能促進納米診療的發(fā)展。

  原文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41565-024-01753-8