人工智能重构脂质纳米粒介导的核酸递送
黄俊明
李义坤
杨博文
朱梦婷
王宇恒
刘华宇
莫然
中国药科大学/多靶标天然药物全国重点实验室/高端药物制剂与材料研究中心/生命科学与技术学院,南京 211198
摘要：人工智能(artificial intelligence,AI)凭借其强大的数据处理与智能决策能力,在赋能核酸递送系统开发中展现出显著技术优势与广阔应用前景.本文系统综述了AI技术对脂质纳米粒(lipid nanoparticle,LNP)这一核心核酸递送载体的研发重塑,并介绍了其在分子设计、靶向递送及体内外行为预测等方面的研究进展和技术突破.阐述了AI赋能下LNP临床转化的整合策略,包括利用多模态数据构建组织特异性递送载体、通过自动化平台实现"设计-实验-反馈"闭环优化以及借助数字孪生技术与跨物种预测工具推动临床转化等.剖析了当前AI驱动LNP开发面临的数据质量与模型可解释性等挑战,并展望了融合因果推理与物理建模的下一代AI技术,推动实现LNP的"可设计、可预测、可验证",为核酸药物递送提供重要参考.
关键词：人工智能核酸递送脂质纳米粒自动化平台临床转化
分类号：R94(药剂学)
资助基金：国家自然科学基金(82525064)国家自然科学基金(82273876)江苏省自然科学基金资助项目(BK20240012)江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目(KYCX25_1078)
论文发表日期：2026-02-15
在线出版日期：2026-08-14（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 296-303 )
英文信息