ACS Nano Medicine | 南京师范大学毛春/万密密教授团队：什么样的机器学习模型可以指导生物医学纳米材料的设计？

背景：生物医学纳米材料在药物递送等领域虽有进展，但临床转化有限，传统试错法成本高、周期长且缺乏理论指导。研究目的：南京师范大学毛春/万密密教授团队在ACS Nano Medicine发表Perspective文章，系统探讨不同机器学习模型如何指导生物医学纳米材料的理性设计，旨在从数据中提取结构-性能关系，推动领域从经验试错向数据驱动转变。结论：文章梳理了无监督学习（如PCA、聚类）和监督学习（如线性回归、随机森林、深度学习）的应用路径，比较了实验室数据、模拟数据和文献数据三类来源的优劣，并强调模型选择应匹配具体任务而非追求单一“最佳模型”。文章指出当前挑战包括生物系统复杂性、数据异质性和模型可解释性不足，未来需加强数据标准化、共享数据库建设和模型验证，才能使机器学习成为加速临床转化的有效设计工具。