纳米材料因其独特的物理化学特性，在疾病预防和治疗方面展现出了巨大潜力。然而，面对众多的纳米材料种类和复杂的纳米-生物界面相互作用，实现具有特定生物医学功能的纳米材料的精准设计和筛选仍然面临极大挑战。计算机集群和算法的快速发展为实现这一目标提供了契机。    近日，国家纳米科学中心高兴发团队深入探讨了计算机辅助医用纳米材料发现的潜力，特别强调了计算方法在揭示纳米材料与生物分子间关键界面相互作用的核心作用（图1）。相关成果以“Computer-aided nanodrug discovery: recent progress and future prospects”为题发表于《Chemical Society Reviews》。

图1. 医用纳米材料理化性质及影响其医学功能的纳米-生物界面相互作用（由Figdraw绘制）。

文章首先介绍了纳米药物的基本概念及其在基本预防和治疗中的巨大潜力，特别是纳米药物和有机体的四个关键界面相互作用，包括表面吸附、超分子识别、表面催化和化学转化，这些相互作用显著影响纳米药物的治疗效果。文章进一步探讨了基于这四类界面作用的纳米药物的计算进展，突显了计算研究在理解纳米药物疗效中的重要性。随后，文章讨论了如何通过训练机器学习模型，将纳米颗粒的性质与其在生物界面的作用及治疗效果关联起来，为加速纳米药物发现提供了新的可能（图2）。

图2. 机器学习技术加速纳米药物发现示意图（由Figdraw绘制）。

结论与展望：计算机辅助方法在纳米药物发现中发挥了重要作用，深入理解纳米药物的性质和功能，能为纳米药物的发现和应用提供新策略。展望未来，个性化精准纳米药物的开发成为新趋势，这将为基于物理规律的传统计算方法带来挑战。机器学习技术的引入将为加速纳米药物发现带来新的机遇。随着计算能力的提高和数据集的丰富，机器学习技术将更精准地预测纳米药物的治疗效果，加速纳米药物发现，为患者提供更精准、有效的治疗方案，进一步推动纳米药物在医疗领域的应用。

https://pubs.rsc.org/en/content/articlepdf/2024/cs/d3cs00575e