如何借助AI来开发纳米药物
发布于2022-12-20
纳米药物被认为是最近几年才出现的一场医学革命。然而实际上，纳米药物已经存在很久了。现在，已有超过400种商业药物被归为纳米药物。这些药物之所以没有受到关注，一个主要的原因就是制药公司并未将其作为“纳米药物”进行销售，而是与其他药物一起正常销售。
纳米药物种类繁多，而很多药物以“载体”的形式出现， 也就是说，可以将它们视为一个可以携带治疗剂（所需药物）并将其运送到特定位置的容器。这对于输送因毒性过大而无法单独使用的药物来说，尤为实用。当然还存在其他类型的纳米药物，例如可以杀死癌细胞的纳米颗粒和固体纳米颗粒悬浮液。
这里只列出了部分例子，因为纳米药物涉及到“药物”本身、载体、采用的是无机还是有机材料等多个方面，所以在设计新的纳米药物时需要考虑诸多因素。此外，纳米级材料会产生有趣的分子效应，这些效应是基于电子的量子限制和量子运动，而不是本体（和经典）的电子运动。因此，与其他药物和/或材料相比，纳米材料的处理难度也提升了一个维度。
药物研究员可以使用人工智能 (AI) 算法开发新药，并观察疗效。鉴于制药公司对纳米药物的兴趣，使用AI设计新分子的尝试也延伸到了纳米药物疗法。
设计新的纳米药物
与许多活性药物成分 (API) 和完整的药物系统一样，药物研究人员不仅可以使用AI来预测特定场景下哪些是极具潜力的纳米药物，还可以了解纳米药物在特定场景下产生的疗效、制造纳米药物的理想合成途径以及如何扩大生产规模。
药物研究人员需要借助计算化学和生物学来预测分子在某些情况下的行为。而AI可以利用这些预测机制来设计纳米药物。计算机参与（使用AI）的下一阶段便是将纳米药物设计从概念落实到大规模生产，而不仅仅是研究药物疗效。
考虑到纳米药物的适用范围以及与其他疗法结合使用的可行性，在针对特定临床研究设计纳米药物时，涉及到很多因素。通过输入以往纳米药物试验数据以及科学文献（如涉及某些纳米药物疗效、单个纳米材料及其性质、不同化学官能团对药物/药物输送方法的影响，以及这些纳米材料和/或纳米药物系统在不同生物环境中的行为）中的数据，可以为AI提供涉及多个基础领域的历史数据。
一旦拥有了关于不同纳米药物和化学疗法的足够数据，AI就可以比人类更快、更准确地推断数据，从而为相关的临床实践提供一些可能的选择。这不仅能减少“反复实验”的时间和成本，还为研究人员提供了一个切入点，以在必要时进行调整。除了能比人类更容易通过大数据集识别趋势、特性和行为之外，AI还可以探索纳米材料表现出的一些独特效应，例如量子现象。更重要的是，药物研究人员还可以借助AI来确定在生物环境中表现优异的纳米药物类型。
纳米药物的合成
一旦通过AI选择了可行的材料，科学家们就可以进行合成，以观察它们在现实世界中的疗效，并分析商业可行性（即，生产难度是否过大或成本过高）。AI拥有无限的潜力，不仅可用于设计阶段， 还可用于预测纳米药物的优选合成方法以及反应参数和可能的疗效。纳米材料的合成和整合可能与其他药物化合物有很大的差异，因此AI将是一个非常有用的工具。
这个阶段所运用的原理与设计阶段类似。通过输入科学文献中涉及特定纳米药物和/或纳米材料以及构成纳米药物其他成分的反应数据，选择可行的反应途径。这些方法基本上类似于许多科学家同时查阅文献并选择每一步的最优合成方法，并最终制造出纳米药物。AI只是加快了这一速度，释放了人力并降低了成本。AI预测算法可以同时访问所有数据，所以通常比人类更可靠、准确。
作为合成拼图的最后一块，如果不能大规模或商业化地生产一个有效的产品，也是没有意义的。大规模生产的结果通常很难预测，因为生产规模的变化（包括反应物体积的增加以及更大的反应/工艺容器），通常意味着合成不能完全按照预期进行，或者导致产率比小规模生产低很多。AI可以像小容量合成时一样，成功预测较大规模生产的最佳方法、最佳反应物浓度/量以及潜在的生产参数。
因此，AI可以让纳米药物从概念走向大规模商业化，就像其他许多药物化合物一样。但AI也可以超越设计和生产过程，用于研究纳米药物可能对人体产生的任何潜在毒性影响（因为如果商业产品对用户有害，也就没有用了）。
纳米药物的毒性分析
纳米材料的潜在毒性和有害影响是许多人关注的问题，特别是纳米材料的尺寸，以及多年来石棉等其他小型材料带来的问题。大多数纳米材料已经在世界各地进行了大量研究。除了少数特定纳米材料或浓度极高的材料外，大部分纳米材料都非常稳定，所以通常是安全的。
因为纳米药物属于人用药品，所以自然要考虑毒性问题。之所以会担忧，是因为很少有人知道已有多少纳米药物运用在临床上。市场上或临床试验中的所有纳米药物都经过了广泛的研究，并被证明是安全的。新的和新兴的药物必须经过类似的研究，以确保对人类也是安全的。
许多研究需要数年才能完成。现在，可以借助AI来帮助分析不同纳米药物的潜在毒性，并预测它们是否对人类安全有效。计算方法是这些研究的关键，因为它们可以对纳米药物在特定生物环境中的行为进行模拟和建模。与许多使用计算方法的领域一样，AI算法被视为更精确、先进模拟分析的下一个逻辑步骤。
AI算法被视为有效的工具，能够将从体外获得的药代动力学和药效学数据与体内数据相关联。AI算法提供了纳米医学在各种生物场景（即，在不同生物组织和生物分子存在的情况下）中的整体表现。这包括了解纳米药物如何被吸入和/或吸收、在体内如何分布，以及如何被人体代谢和排出。
AI算法可以更好地预测纳米药物的行为，因为与该领域的许多其他AI方法一样，它们可以获取有关纳米材料组成和性质以及生物环境的行为和特征的所有数据，以更好地预测纳米药物如何与不同生物环境相互作用而产生的可能结果。然后可以将这些结果与小鼠实验模型进行比较，以在临床使用前建立纳米药物毒性总体概况。
结语
计算方法用于开发纳米药物和其他药物化合物已有数年的时间。现在，AI算法不仅提供了一种让现有模拟/模型更准确的方法，而且还通过预测和优化纳米药物设计和制造过程的每个阶段，提供了从概念到商业生产的方法。除了设计方面，AI还可以帮助对纳米药物进行非常重要的分析，以了解它们在临床环境中的毒性。
作者简介
Liam Critchley是一位作家、记者以及技术布道者。他专注于化学和纳米技术，以及如何将分子水平上的基本原理应用于更多不同的领域。Liam最出名的可能是他教授知识的方法，他可以向科学家以及非科学家解释复杂的科学问题。Liam在化学和纳米技术交叉的各个科学领域和行业发表了350多篇文章。Liam目前担任欧洲纳米技术产业协会（NIA）的高级科学宣传人员，并且在过去几年的时间里为全球不同地区的公司、协会和媒体网站撰写文章。在成为作家之前，Liam获得了纳米技术和化学工程两个硕士学位。除了写作，Liam还是美国国家石墨烯协会 (NGA)、全球纳米技术世界网络 (NWN) 的顾问委员会成员、英国科学慈善机构葛兰西的董事会成员， 以及英国纳米医学学会 (BSNM) 和国际先进材料协会 (IAAM) 的成员，也是多个学术期刊的同行评审。