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研究背景与作者信息
本研究由Chengyuan Zhang、Xing Zhou等作者共同完成，主要研究机构包括昆明医科大学干细胞与再生医学云南省重点实验室、西北大学医学院、重庆理工大学药学院等。研究于2025年发表在期刊《Advanced Science》上，题目为《Machine Learning-Driven Prediction, Preparation, and Evaluation of Functional Nanomedicines via Drug–Drug Self-Assembly》。该研究聚焦于纳米医学领域，旨在通过机器学习技术预测和开发基于小分子药物自组装的纳米药物，以解决传统纳米药物载药量低、制备复杂等问题。
研究背景与目的
纳米医学因其纳米尺度的多功能性在临床前和临床试验中展现出巨大潜力。然而，传统纳米药物的载药量和制备效率较低，且难以实现稳定的自组装。小分子药物作为纳米药物载体具有高载药量、制备简单等优势，但如何筛选出能够自组装的小分子药物组合仍是一个挑战。本研究利用机器学习算法，结合物理化学参数，预测并筛选出能够自组装的药物组合，开发了具有延长血液循环和主动靶向功能的纳米药物，为纳米药物的快速开发提供了新方法。
研究流程与方法
研究分为以下几个主要步骤：
机器学习平台的构建与筛选
研究首先构建了一个基于FDA批准的小分子药物的机器学习预测平台。通过文献回顾和实验数据，筛选出87种药物组合，并利用支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN）和逻辑回归（LR）三种机器学习算法进行预测。研究将药物组合分为训练集和测试集，通过比较预测结果与实验数据，评估模型的准确性。最终，逻辑回归模型以91.89%的准确率被选为最优模型。
纳米药物的制备与表征
研究选取了非甾体抗炎药（NSAIDs）作为载体，与化疗药物（如紫杉醇、多柔比星）自组装形成纳米药物。通过透射电子显微镜（TEM）、动态光散射（DLS）等技术对纳米药物的形貌、尺寸和分散性进行表征。研究还利用耗散粒子动力学（DPD）模拟和分子动力学（MD）模拟揭示了药物自组装的机制，发现π-π堆积和氢键是主要的驱动力。
纳米药物的功能化与评价
研究通过物理修饰和药物固有特性，实现了纳米药物的功能化。例如，通过添加聚乙二醇（PEG）修饰，开发了具有延长血液循环功能的紫杉醇纳米药物（PIPtx）；通过调节药物比例，开发了具有pH响应释放功能的多柔比星纳米药物（IDOX）；通过添加海带多糖（Laminarin）修饰，开发了具有单核细胞靶向功能的多柔比星纳米药物（LIDOX）。研究还通过体外细胞实验和动物模型，评估了这些纳米药物的抗肿瘤效果和安全性。
主要研究结果
1. 机器学习预测平台
逻辑回归模型在测试集上表现出最高的预测准确率（91.89%），且其ROC曲线下面积（AUC）达到0.9，表明该模型能够有效预测小分子药物自组装形成纳米药物的可能性。
纳米药物的制备与表征
研究成功制备了多种纳米药物，其尺寸均小于300 nm，分散性良好。DPD和MD模拟揭示了药物自组装的机制，表明π-π堆积和氢键是主要的驱动力。
功能化纳米药物的评价
PIPtx在肝癌模型中表现出显著的抗肿瘤效果，且能够延长药物在血液循环中的时间；IDOX在肿瘤微环境中表现出pH响应释放特性，显著提高了药物的抗肿瘤效果；LIDOX通过靶向单核细胞，进一步增强了药物的抗肿瘤效果和安全性。
研究结论与意义
本研究通过机器学习技术成功构建了一个预测小分子药物自组装的平台，并开发了多种功能化纳米药物。这些纳米药物不仅具有高载药量和稳定性，还能够实现延长血液循环、pH响应释放和主动靶向等功能。研究为纳米药物的快速开发和临床应用提供了新思路，具有重要的科学价值和应用潜力。
研究亮点
1. 机器学习驱动的纳米药物开发
本研究首次将机器学习技术应用于小分子药物自组装的预测，显著提高了筛选效率和准确性。
多功能化纳米药物的开发
研究通过物理修饰和药物固有特性，实现了纳米药物的功能化，满足了临床对纳米药物的多样化需求。
药物自组装机制的揭示
通过DPD和MD模拟，研究揭示了药物自组装的机制，为纳米药物的优化设计提供了理论依据。
其他有价值的内容
研究还提出了基于微流控技术的药物筛选方法，为纳米药物的快速筛选和制备提供了新工具。此外，研究开发的在线药物组装平台有望通过社区驱动的实践和反馈，进一步优化预测模型，加速纳米药物的开发进程。
以上为对该研究的全面报告。