近年来，纳米材料与技术因其在药物递送、诊断、成像及疫苗开发等领域的独特优势，已被广泛应用于临床实践。诸如金纳米粒子、聚合物胶束以及脂质纳米粒子等，已获批用于临床诊断，或在磁共振成像、癌症化疗及抗病毒疫苗开发等领域展现出巨大潜力。尽管前景广阔，纳米材料合成的耗时性、对纳米-生物相互作用理解的不足，以及临床转化和商业化过程中的成本控制等问题，成为了制约纳米材料与技术进一步发展的瓶颈。

  机器学习（Machine Learning, ML），作为人工智能的一个重要分支，专注于构建能够从数据中学习并自主决策的模型。它涵盖了监督学习（如逻辑回归、KNN、随机森林等）、无监督学习（如k-means、层次聚类等）、半监督学习（如自训练、协同训练）以及强化学习（如马尔可夫决策过程、Q-学习）等多种方法。凭借其在处理耗时任务和结果感知任务上的独特优势，ML有望为纳米诊疗剂及其策略的发展开辟了新的途径。

图1、论文首页截图。

图2、ML辅助纳米材料合成。

图3、ML辅助理解纳米相互作用。

图4、ML辅助纳米诊疗应用。

  本论文既强调了ML辅助纳米诊疗的独特机遇，也指出了该领域面临的重大挑战。尽管我们正处于大数据时代，但纳米诊疗的数据对于ML建模来说仍然相对匮乏，需要投资收集专门的数据集或生成模拟数据。同时，纳米诊疗数据具有复杂性，需要整合多模态和多尺度数据，这可通过多种策略加以克服。此外，ML模型的“黑箱”性质限制了对生物机制和临床结果的理解，需要开发新的策略来解决这一问题。因此，ML辅助纳米治疗诊断中最核心、最关键的挑战在于迫切需要大量、可靠且注释良好的数据来训练ML模型。在未来，数学、计算机科学、纳米技术、材料科学、生物学、化学及临床医学等多学科的专家需要携手合作，以更好地利用人工智能促进纳米诊疗的发展。

  原文链接：https://www.nature.com/articles/s41565-024-01753-8