科学通报 | 机器学习在纳米医学领域应用进展|科学通报|纳米医学|纳米材料

近日，西安电子科技大学生命科学与技术学院邓宏章教授团队在《科学通报》发表综述论文”机器学习在纳米医学领域应用进展”，系统梳理机器学习在纳米药物研发、疾病检测成像、个性化精准治疗等方向的研究现状，剖析现存技术瓶颈，并指明该交叉领域未来发展路径，为推动纳米医学从实验室走向临床转化提供重要参考。该研究得到国家自然科学基金、国家重点研发计划、陕西省自然科学基础研究计划的联合资助。

纳米医学融合纳米技术与生物医学，在靶向药物递送、疾病早期筛查、医学影像增强、个体化诊疗等方面具备巨大应用潜力。但传统纳米医学研发高度依赖试错实验，纳米颗粒合成工艺复杂，纳米材料‑生物相互作用机理尚不清晰，实验周期长、成本高昂，制约了纳米医疗技术落地。机器学习凭借强大的数据挖掘、模式识别与预测建模能力，为破解上述难题提供全新技术路径。

论文系统归纳了监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习四类主流算法在纳米医学场景的适用范围与典型案例。在纳米药物与纳米材料优化方面，机器学习可基于反应条件预测纳米颗粒尺寸、形貌，优化 mRNA 疫苗脂质纳米颗粒（LNP）配方，高通量筛选安全高效的纳米载体，把过去反复试错的研发模式转变为数据驱动的智能设计。

在疾病检测与医学成像诊断领域，机器学习赋能纳米传感、纳米探针技术。借助算法自动解析高维复杂检测信号，可实现病毒快速核酸检测、肿瘤标志物识别；结合纳米增强影像，完成癌症、神经退行性疾病的辅助判读，有效降低误诊漏检，实现检测过程自动化、高通量。同时机器学习还可用于预测纳米材料细胞毒性、蛋白冠组成，评估纳米载体体内分布，提升纳米医学产品的安全性评估效率。

研究指出，当前机器学习赋能纳米医学仍面临多重现实挑战：领域高质量标注数据集不足、数据标准化程度低；深度学习 “黑箱” 问题突出，模型缺少机理解释，不利于临床监管审批；纳米医学兼具分子、细胞、组织、患者多尺度特征，多模态异构数据融合难度大；面向 AI‑纳米医疗产品的伦理规范、监管评估体系尚不完善。

针对上述痛点，团队对未来发展方向提出展望。一是建设标准化共享数据库，结合仿真模拟扩充样本，发展小样本、迁移学习、数字孪生技术，降低对大规模实测数据的依赖；二是大力发展可解释人工智能，打通算法预测与生物机制之间的联系；三是推进大语言模型、多模态 AI 与纳米医学深度结合，开发纳米医学专家系统；四是依托 AI 技术实现依据患者个体特征定制纳米药物与治疗方案，落地真正的个性化精准医疗；五是加强科研界与监管机构协同，建立 AI 驱动纳米医疗产品评估标准，打通临床转化通道。

文章信息

赵彩艳, 刘小庆, 关良, 等. 机器学习在纳米医学领域应用进展. 科学通报, 2026, 71(23): 5650-5666. DOI: 10.1360/CSB-2025-5259.

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