Nat Commun | 提高纳米药物设计和发现效率的理性策略

2024-11-22 17:32

针对纳米药物的多样性和复杂性，高通量策略和计算机辅助技术等理性方法被广泛应用在纳米药物的设计和研发阶段，从而提高候选药物的研发效率。计算机辅助高通量技术（例如人工智能和虚拟筛选）的兴起正在将纳米药物设计、发现和优化由试错模式向数据驱动的理性模式转变。利用机器学习、虚拟筛选和条形码技术等理性策略有望提高纳米药物的设计和发现，提高纳米药物的研发效率。

2024年11月18日，烟台新药创制山东省实验室李亚平团队与上海交通大学王当歌团队合作，针对提高纳米药物设计和发现效率的理性策略进行了综述，并以“Rational strategies for improving the efficiency of design and discovery of nanomedicines”为题发表于期刊Nature Communications。

该综述概述了计算机辅助的理性策略促进纳米药物设计和发现模式由试错模式向数据驱动模式的转变。通过扩大设计空间、提高筛选通量、探索构效关系和阐明纳米生物相互作用，可以提高纳米药物的设计和发现效率，并促进其迭代优化。通过跨学科整合药物化学、计算机科学、合成生物学、机器人学等，可以进一步扩展和完善纳米药物设计和发现效率的理性策略。这些理性设计策略，有望用于设计下一代纳米药物，例如纳米机器人、微型机器人和分子机器，可能具有实现主动寻址、生物传感、逻辑计算、反馈调节和超敏反应的能力，促进肿瘤的精准治疗。

纳米药物的研发模式逐渐从以研究者经验为中心的试错模式向数据驱动的理性模式转变

烟台新药创制山东省实验室李亚平研究员和上海交通大学王当歌研究员为本综述通讯作者，上海药物研究所博士研究生单晓婷为第一作者。该工作获得了国家自然科学基金重点项目和上海市启明星项目的支持。

全文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-54265-3

供稿部门：李亚平课题组