2024年11月18日，中国科学院上海药物研究所李亚平课题组和上海交通大学王当歌课题组合作，针对提高纳米药物设计和发现效率的理性策略进行了综述，并以“Rational strategies for improving the efficiency of design and discovery of nanomedicines”为题发表于期刊Nature Communications。

纳米药物的设计发现具有多样性和复杂性。为了提高纳米药物研发效率，高通量技术和计算机辅助技术等理性策略在纳米药物的临床前研发阶段被广泛使用，这促使纳米药物的研发模式逐渐从以研究者经验为中心的试错模式向数据驱动的理性模式转变。以试错策略来发现和优化纳米粒子成本高、耗时长，利用计算机辅助高通量的理性策略（如机器学习、虚拟筛选和纳米条形码技术等）有望提高新型纳米药物的设计和发现效率，促进纳米药物的迭代优化。

图1：纳米药物的研发模式逐渐从以研究者经验为中心的试错模式向数据驱动的理性模式转变。

该综述着重介绍了计算机辅助纳米药物设计和发现的理性策略在扩展化学结构空间、提高筛选通量、加速筛选过程、探索结构-活性关系和阐明纳米-生物相互作用方面的应用。多学科（如合成生物学和机器人技术等）的整合，有望进一步丰富纳米药物理性设计的工具箱。这些理性设计策略，将加速纳米材料的定向进化，并用于研发下一代新型纳米药物（如分子机器和纳米机器人等），促进癌症的精准治疗。

上海药物所李亚平研究员和上海交通大学王当歌研究员为本综述通讯作者，上海药物所博士研究生单晓婷为第一作者。该工作获得了国家自然科学基金重点项目和上海市启明星项目的支持。

全文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-024-54265-3

（供稿部门：李亚平课题组）