张统一院士和冯凌燕教授团队在《Small》发表最新研究成果

张统一院士和冯凌燕教授团队在《Small》期刊上发表了一项关于机器学习辅助的纳米酶复合材料体系抗肿瘤研究的新成果。研究团队开发了一种“分而治之”的数据驱动方法，通过序列向后高斯过程回归树分类器（TCGPR）进行生物功能材料小数据模式识别分析。该方法成功预测了24,000个虚拟实验合成路径，并通过实验验证了其有效性。研究还展示了机器学习在优化生物功能材料设计和性能提升方面的潜力，特别是在材料基因组研究理念下，采用AI for Materials研发模式加速新材料设计及其应用。实验结果表明，机器学习指导下的纳米酶复合体系能够有效抑制小鼠肿瘤的生长，实现协同铁死亡/凋亡抗肿瘤疗法。