《Bioactive Materials》：Artificial intelligence driven protein design and sustainable nanomedicine for advanced theranostics
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这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在蛋白质工程与可持续纳米医学领域的革命性作用，重点探讨了机器学习（ML）、深度学习（DL）及生成式AI（如AlphaFold、RoseTTAFold）如何加速蛋白质结构预测、理性设计及新型纳米载体开发，并展望了其在癌症、神经退行性疾病及感染性疾病等诊疗一体化（Theranostics）中的应用前景与挑战。
人工智能驱动的蛋白质设计与可持续纳米医学用于先进诊疗学
引言
人工智能（AI）与可持续纳米医学的融合正推动诊疗学发生范式转变，实现了疾病的高度精确诊断和靶向治疗。AI驱动的方法学，包括机器学习（ML）和深度学习（DL），促进了复杂生物和化学数据集的快速分析，加速了蛋白质结构预测、分子对接和构效关系建模。这些能力支持合理设计具有增强特异性、治疗功效和安全性的蛋白质及多肽，同时实现针对个体分子谱的个性化治疗策略。
人工智能方法论基础与蛋白质设计
AI已成为蛋白质设计中一个变革性框架，能够系统学习复杂的序列-结构-功能关系。与传统的计算方法不同，AI引入了以数据为中心的学习框架，揭示生物数据中的层次结构，并实现预测和生成建模。例如，卷积神经网络（CNN）适用于蛋白质相关任务，因其能从结构输入中学习空间局部模式。图神经网络（GNN）将蛋白质建模为图，其中节点对应氨基酸残基，边编码空间邻近性或物理化学相互作用，这种表示自然反映了蛋白质结构的拓扑性质。生成式AI模型，如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN），引入了学习序列或结构潜在表示的概率框架。
AI驱动的蛋白质结构预测使得能够直接从氨基酸序列准确确定三维蛋白质构象，显著提高了我们对蛋白质折叠、分子相互作用和机制功能的理解。例如，AlphaFold和RoseTTAFold等工具已成为强大的AI驱动平台，使研究人员能够以前所未有的准确性预测蛋白质结构。除了结构预测，AI驱动的方法还实现了合理的蛋白质工程，通过优化稳定性、特异性和生物活性。ML算法可以分析大型数据集，以指导合理设计和定向进化，加速新型酶、治疗性蛋白质和生物材料的开发。
可持续纳米医学：原理与创新
可持续性在纳米医学中是一个多学科概念，结合了环境责任、资源效率以及纳米载体在生物医学科学中的长期可行性。可持续纳米医学旨在开发保持高效力同时最大限度减少对人类健康和生态系统有害影响的环保型纳米载体。这需要一种整体方法，包括原材料选择、绿色合成技术、生物降解性和监管合规性。
AI在推进可持续纳米医学方面可以发挥变革性作用，通过优化资源效率、最小化有害废物以及增强纳米材料的环境相容性。AI驱动的预测建模可以识别优化纳米颗粒合成的反应条件，同时最小化有毒副产物。例如，AI驱动的分子建模可以筛选具有良好生物相容性的生物聚合物、脂质和天然多糖库，同时保持药物递送功效。AI驱动的自动化纳米材料制造可以确保生产精度，降低能耗并优化原材料的使用。
诊疗学中的智能纳米载体与AI应用
纳米技术、AI和诊疗学的融合通过促进在单个优化纳米平台内同时进行诊断和治疗，显著推进了个性化医学。AI辅助的智能纳米载体的一个主要应用是实时诊断和治疗。传统的成像技术，如磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）和荧光成像，依赖造影剂来增强可视化。AI驱动的模型可以优化纳米颗粒表面修饰、尺寸分布和功能涂层，确保更好的成像对比度和在血液中更长的循环时间。
AI辅助的诊疗纳米载体也可以被设计用于靶向和响应性药物递送。这些智能纳米载体可以用配体、多肽或抗体进行功能化，这些配体能够特异性结合在病变细胞上过表达的生物标志物，确保在病理部位的选择性积累，同时最小化全身毒性。此外，集成到纳米载体中的实时监测系统可以提供关于药物疗效的连续反馈，从而实现适应性治疗设计。
临床转化挑战与未来方向
尽管AI驱动的可持续纳米医学取得了显著进展，但这些创新转化为临床实践仍面临巨大障碍。首先，大规模制造仍然是一个关键瓶颈。对于复杂的蛋白质治疗剂和纳米载体而言，重现性、批次间一致性和符合良好生产规范（GMP）标准具有挑战性。将实验室工艺放大到工业生产通常会增加成本并引入质量可变性。
其次，监管审批路径可能很复杂。对于整合诊断和治疗功能的诊疗系统，需要双重审批流程。这在对评估、长期安全性和组合产品分类定义标准化方案方面带来了独特挑战。解决这些转化障碍需要通过学术界、工业界和监管机构之间的协调努力。
未来十年，AI在可持续药物设计中的作用预计将显著扩大。AI算法将越来越多地预测复杂生物系统的行为，识别新的候选药物，并设计既高效又环保的治疗性蛋白质。一个大胆且可检验的假设是，AI引导的蛋白质工程将比传统方法减少至少50%的资源消耗和实验浪费。AI驱动的生产工作流程优化被假设能在未来十年内实现碳中和的治疗制造。
