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
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