The Innovation Drug Discovery | AI重构mRNA-LNP递送：从经验试错到跨尺度协同工程

背景：mRNA疫苗的成功标志着序列编码药物功能走向应用，但递送瓶颈限制了其在肝外器官（如肺、脑、免疫系统）的应用。脂质纳米颗粒（LNP）作为递送载体，其设计长期依赖经验试错，因为配方、工艺和体内动态演变相互耦合，导致成药转化困难。研究目的：本文旨在重新审视mRNA-LNP的设计逻辑，探讨如何利用人工智能（AI）推动其从单点优化转向载荷—载体—工艺的协同设计，以解决递送过程中的系统工程化挑战。结论：AI的核心价值在于实现对“结构—工艺—体内状态—生物学命运”全链条的约束优化，并将制造稳健性、临床转化要求（如CMC）前置。未来mRNA-LNP发展的关键在于实现组织靶向性、递送效率、低免疫原性和制造稳健性的多维同步优化，从而拓展为普适性药物体系。