摘要：纳米医学发展中理性策略的兴起，例如高通量方法和计算机辅助技术，推动纳米医学的设计和发现模式从试错模式转变为理性模式。这一转变有助于提高纳米材料临床前发现流程的效率，特别是提高纳米材料的命中率和有前景候选药物的优化效率。

纳米医学发展中理性策略的兴起，例如高通量方法和计算机辅助技术，推动纳米医学的设计和发现模式从试错模式转变为理性模式。这一转变有助于提高纳米材料临床前发现流程的效率，特别是提高纳米材料的命中率和有前景候选药物的优化效率。

2024年11月18日，中国科学院上海药物研究所李亚平研究员、上海交通大学王当歌在国际顶级期刊Nature Communications发表题为《Rational strategies for improving the efficiency of design and discovery of nanomedicines》的研究论文，Xiaoting Shan为论文第一作者，李亚平研究员、王当歌为论文共同通讯作者。

李亚平，中国科学院上海药物研究所研究员，国家杰青。1996年硕士毕业于沈阳药科大学，2001年在复旦大学取得博士学位（测试教育经历）。1987-1993年在湖北省安陆制药厂工作；1996年至今在中科院上海药物研究所任职，期间先后在德国慕尼黑大学（LMU）从事博士后研究、在美国加州大学旧金山分校（UCSF）作访问学者。

李亚平研究员专注于1. 纳米载药系统抗肿瘤转移与克服肿瘤耐药；2. 核酸药物非病毒载体及导入系统；3. 药物新剂型与新制剂的研究开发。他在Nat Nanotechnol、Sci Immunol、Nat Commun、Adv Mater、Nano Today等国际重要学术期刊发表250余篇高质量论文（IF>10的160余篇，IF>30的论文20多篇），他引16900余次，22篇入选ESI高被引论文，H因子72。

王当歌，上海交通大学医学院附属第一人民医院疑难疾病精准研究中心PI。2013年本科毕业于复旦大学；2018年在中国科学院上海药物研究所取得博士学位，随后留所工作；2023年加入上海交通大学。

王当歌课题组围绕肿瘤免疫治疗药物递送系统及其免疫调控机制开展研究，包括1.脂质载药系统的理性化设计、构建与开发；2.脂质载体肿瘤疫苗的应用基础研究；3.载药系统调控免疫应答的机制研究。他在Sci Immunol、Natl Sci Rev、Sci Adv、Nat Commun、Adv Mater、ACS Nano、Adv Funct Mater和Nano Lett等权威期刊发表SCI论文30余篇。

在此，作者描述了一种由数据驱动的纳米药物定向进化模式，以加速发现具有高递送效率的纳米材料，并详细介绍了作为纳米药物开发前沿方向之一的计算机辅助设计策略。最终，作者期待使用多学科方法扩展合理设计和发现纳米材料的工具。

合理的设计策略可能会提高下一代纳米药物的输送效率。

综上，这篇论文探讨了通过高通量方法和计算机辅助技术提升纳米药物设计与发现效率的理性策略，强调数据驱动的定向进化模式在加速纳米材料发现中的重要性。

研究成果表明，计算机辅助设计策略能够显著扩展纳米药物的结构空间，提高有效候选药物的筛选率，从而推动纳米药物的精准递送与治疗效果，在癌症治疗、靶向药物传递、智能纳米药物等领域具有广阔的应用前景。

Shan, X., Cai, Y., Zhu, B. et al. Rational strategies for improving the efficiency of design and discovery of nanomedicines. Nat. Commun. 15, 9990 (2024).

来源：华算科技