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AI大模型助力智能化药物递送研发
以下为研究概况、技术框架、实验结果与结论： 1、研究概况 药物递送系统是指一系列将药物输送到体内特定部位以实现治疗效果的方法和技术，提高了治疗的精确性和效果并有效降低了副作用。 光响应药物递送是智能药物递送领域的一大重要分支，利用光触发方法有望实现对药物的精准递送。其中，以紫外光（UV）为代表的短波光，因其能量强、可有效触发给药机制的特点备受关注。 本研究为药物递送领域提出了新的大模型赋能的计算化学解决方案。 2、技术框架 图1. 团队使用了开源QM7b数据集用于微调UVGPT和训练筛选模型的分子激发能以及分子的库仑矩阵。 SMILES表达式为C=CC=NSN=C的分子则具有紫外光吸收特性，有可能用于药物递送。 表1.
65910编辑于 2024-03-18 - 来自专栏生命科学
一篇看懂多糖：可成药、当佐剂、药物递送_ MedChemExpress (MCE)
大量研究表明，多糖不仅具有免疫调节、抗炎、抗病毒、抗肿瘤以及抗氧化等生物学功能，还能够作为药物递送系统、疫苗佐剂和组织工程材料发挥重要作用。 体外实验表明，InBz-OVA纳米颗粒能有效激活TLR4信号通路，促进树突状细胞成熟，从而增强抗原递送和呈递。 Section.03基于多糖的药物递送基于多糖的递送系统因具有优异的生物相容性、来源广泛、生物安全性高、成本低及易于功能化修饰等多种优势，在制药领域受到了广泛关注。 基于多糖纳米凝胶的药物递送透明质酸(HA)是一种天然多糖，因其优异的生物相容性和对大多数癌症类型中过度表达的CD44分子的天然亲和力，被广泛用于构建靶向肿瘤的纳米载体。 (Cisplatin,Cis)的胞内递送效率，可高效实现三阴性乳腺癌的靶向药物共递送[4]。
33200编辑于 2026-07-08 - 来自专栏纳米药物前沿
张良方Nano Lett：细胞膜修饰的MOF改善酶类药物的递送
用于遗传性疾病或代谢疾病治疗的酶常常受药代动力学和稳定性欠佳的困扰，纳米药物递送系统有望改善酶疗法的性能。加州大学圣地亚哥分校张良方/Ronnie H. 膜上的表面受体还可以提供与封装的酶协同作用的其他功能，实现疾病的靶向药物递送。利用尿酸酶作为模型酶，作者证明了这种方法在多种动物疾病模型中的起效。 在此，细胞膜包被的纳米药物递送系统具有生物相容性并且可用于有效地保护包载的酶免受周围环境的影响；这种对酶有效负载的长期免疫应答的影响将需要在未来的研究中进行评估。 可以预见，该策略可以应用于广泛的酶有效递送，并且基于其独特的生物界面特性，可以采用不同的膜修饰产生协同作用。膜材料可以来自自体来源，从而有助于个性化疗法的制备。 MOF核的形状也可以改变，以增强纳米颗粒与细胞之间的相互作用，这对于靶向递送应用特别有益，具有改变酶疗法临床应用的潜力。
2K50发布于 2021-02-04 - 来自专栏DrugAI
ACS Nano | TuNa-AI：用于药物递送的可调控纳米颗粒混合内核设计平台
DRUGONE 人工智能有潜力重塑药物递送用纳米颗粒的开发，但现有策略通常只关注材料选择或组分比例的单一优化。 该研究展示了一种可推广的策略，将机器人实验、核方法机器学习与实验验证结合，加速药物递送用纳米颗粒配方优化。 近年来，人工智能在药物研发中展现出巨大潜力，已推动部分候选药物进入临床试验。 尽管早期药物发现因数据充足而成为研究重点，但药物递送与安全性优化仍存在巨大挑战，主要受限于数据匮乏与复杂的生理环境。 与通用机器学习模型相比，TuNa-AI 的定制化架构更适合纳米医学领域的挑战，能够在有限数据下实现可靠预测，并在药物递送场景中展现出广泛应用潜力。 未来，更多专门化的计算工具将加速并降低药物递送系统的研发风险，为临床转化与患者治疗提供更安全有效的解决方案。
46620编辑于 2026-01-06 - 来自专栏DrugOne
B | 药物递送人工智能: 过去、现在与未来
药物递送系统的开发是一个复杂的多目标优化过程，基于试错的传统实验方法往往导致开发周期漫长且成本高昂1。近年来，人工智能（AI）凭借其强大的数据处理与分析能力，在药物递送研究中受到广泛关注。 图1呈现了基于Web of Science数据库统计的2000-2024年间药物递送领域AI相关出版物数量变化趋势，数据清晰显示相关研究自2018年起呈现指数级增长。 目前，多种先进AI技术正通过提供创新解决方案来替代传统试错实验方法，从而全面推动药物递送领域的革新与发展2-4。 澳门大学欧阳德方博士团队系统性地梳理了AI技术在药物递送领域的演进历程，从早期的简单模型到当前的先进算法，全面覆盖了配方优化、关键参数预测及从头材料设计等多元应用场景。 GA 图1. 2000年至2024年间Web of Science数据库中药物递送领域AI相关出版物数量的变化统计。 表1.
19910编辑于 2026-05-07 - 来自专栏药物代谢与原代肝细胞研究
小核酸药物如何评价肝脏递送？从PHH、Liver-on-Chip到ASOGalNAc-ASO与PKPD分层研究
SNA2026第三届小核酸药物研发与产业化论坛所覆盖的小核酸研发与前沿技术、质控与工艺以及递送等方向，也反映出当前研究已经从单纯序列发现逐渐进入完整药物开发链。 三、为什么肝脏会成为小核酸递送研究中的重要模型器官肝脏既具有重要的药物代谢和生物学功能，也是许多小核酸递送策略重点关注的组织。 只有将这些问题连续起来，才能更加完整地理解递送设计带来的实际影响。九、为什么细胞摄取必须放在剂量—时间矩阵中评价药物递送本质上是动态过程。 十八、从SNA2026相关技术方向能够看到什么趋势从当前小核酸药物研发关注方向来看，递送仍然是核心问题之一，但“递送”的定义正在变得更加细致。 因为递送是动态过程，早期较高摄取不一定代表后续仍然保持同样优势，因此需要结合时间变化理解候选行为。Q7：为什么PK和PD之间还要分析组织分布？
9110编辑于 2026-09-16 - 来自专栏纳米药物前沿
Nat Commun：靶向CDK4 / 6和自噬途径的纳米载体有效治疗胰腺癌
协同作用归因于有效的肿瘤内PAL / HCQ蓄积，游离药物则表现出明显不同的循环和生物分布特征。与各种对照（包括游离药物混合物）相比，PAL / HCQ共递送纳米颗粒可最有效地抑制PDAC。 在皮下和原位PDAC模型中，PAL / HCQ按比例定量共递送产生了有效的抗癌作用，胜过包括游离药物混合物在内的一系列对照。值得注意的是，在重复给药后，可以激活Bcl抗凋亡途径。 有望鉴定出结构上和药理学上合适的药物组合，并设计出其他纳米载体，用于按比例共递送的CDK4 / 6抑制联合疗法。 如果需要多种药物治疗方案，例如PAL + HCQ + ABT-737，作者更趋向于开发二合一纳米递送系统，同时通过常规给药途径引入第三个药物。从制备过程和质量控制的角度来看，这更加可行。 原文链接： https://doi.org/10.1038/s41467-020-17996-7
75520发布于 2021-02-04 - 来自专栏纳米药物前沿
Peppas高会乐Sci Adv：基于酶敏感纳米平台的级联靶向双药递送联合化学免疫疗法
由于复杂的生物屏障，基于纳米颗粒的药物递送面临着不精确的靶向递送和药物生物利用度低的挑战。在此，美国德克萨斯大学奥斯汀分校Nicholas A. Peppas、四川大学高会乐设计了靶向级联，双重药物加载的核壳纳米颗粒（DLTPT），由靶向CD44的透明质酸修饰的阿霉素（HA-DOX）壳和靶向线粒体的三苯基膦衍生物的纳米颗粒核负载氯尼达明(LND) 这种智能纳米平台克服了化学疗法的生物学障碍，包括延长血液循环时间、增强渗透和保留能力、增加细胞摄取以及靶向细胞器的递送和释放，从而将DOX和LND同步递送至特定的作用部位。 该策略对于开发先进的级联靶向纳米系统以实现有效的药物递送并增强免疫反应具有非常重要的价值。 原文链接： https://advances.sciencemag.org/content/7/6/eaba0776
1.3K10发布于 2021-03-11 - 来自专栏DrugOne
后ADC时代：DNA-药物偶联物能否接棒开启“计算医疗”新纪元？
，即便是临床大获成功的德曲妥珠单抗，药物抗体比也仅7-8，进一步提升载药量极易影响抗体的靶向性； 特异性仍有短板：多数ADC仅依赖单靶点识别，一旦正常细胞低表达该靶点，就可能被误伤，带来不可避免的毒副作用 这个过程实现了惊人的信号放大：在细胞实验中，这套系统实现了最高 217 倍的扩增效率，相比输入的生物标志物，靶向递送的药物信号放大超 100 倍。 可编程多药联合递送，破解肿瘤耐药 这套系统的模块化设计，让药物递送拥有了无限可能。 研究人员在不同的 DNA 发夹上分别偶联了 MMAE 和 Dxd（德曲妥珠单抗的核心药物），成功实现了两种不同化疗药物的联合精准递送。 不止于药物递送，解锁免疫治疗新玩法 除了直接递送化疗药物，研究团队还解锁了这套系统的另一大潜力：通过 HCR 反应，在肿瘤细胞表面特异性招募抗体。
29610编辑于 2026-04-10 - 来自专栏智药邦
Adv Drug Deliver Rev｜AI和ML在药物递送中的应用：以传染病的治疗为例
）发表综述，整理和分析了AI在传染病药物递送方面的现状、挑战、解决方案和未来前景。 具体而言，我们将重点关注当前研究的成果和关键发现，以及人工智能在整个抗菌治疗过程中的药物传递应用，重点关注药物开发、治疗方案优化、药物递送系统和给药路径设计，以及药物递送的结果预测。 本文首先介绍了常用的AI及机器学习的概念和模型，再介绍AI在传染病治疗中的应用（药物研发、耐药性预测、药物剂量优化、药物组合选择、药物递送系统改进、给药途径设计、临床疗效预测），最后对AI辅助传染病治疗的药物递送进行讨论及展望 3.5 药物递送系统的提升 随着信息技术的进步，计算机辅助优化药物输送系统的稳步发展吸引了越来越多的兴趣。 目前已有研究表明，AI可以辅助传染病药物递送的整个治疗过程，包括药物开发、耐药预测、药物给药优化、药物组合选择、药物传递系统改进、给药路径设计、药物药代动力学特征和药物治疗结果预测。
2.2K40发布于 2021-11-26 - 来自专栏纳米药物前沿
甘勇Adv Sci：MT1-MMP激活的脂质体改善胰腺癌血液灌注和药物递送
中科院上海药物所甘勇研究员团队构建了载有阿霉素（DOX）的智能脂质体MC-T-DOX，该脂质体通过膜型1基质金属蛋白酶（MT1-MMP）可裂解的肽携带适当低密度的西仑吉肽（血管生成抑制药）， αvβ3整联蛋白特异性 因此，将肿瘤血管生成促进的调节与智能纳米药物输送相结合的策略代表了一种在广泛的低灌注肿瘤中改善药物输送和治疗功效的有前途的方法。 为了实现有效和特异性的血管促进以改善肿瘤药物的输送，本文构建了智能纳米囊泡MC-T-DOX。 由于改善了药物递送，MC-T-DOX显著抑制了胰腺癌小鼠模型中的肿瘤生长。MC-T-DOX也可应用于其他灌注不足的肿瘤，例如乳腺癌。 预计这些发现将在不久的将来激发针对低灌注肿瘤的新型纳米药物治疗策略的发展。
96230发布于 2021-02-04 STTT 综述 | 重新定位多肽药物，从活性序列到可设计平台
换句话说，多肽药物现在不再只是小分子和抗体之间的中间选项。它正在变成一个可以被设计、被修饰、被递送、被组合的平台型药物空间。 多肽药物发展时间线。 GLP-1 是多肽药物的强样本，但不是所有多肽药物都能复制它的商业路径。很多多肽药物面对的是更小的适应症、更复杂的递送难题，或者更难验证的机制。 这个变化让多肽药物从分子本体扩展到了递送逻辑。 已获批口服多肽药物及其口服递送策略 但 Rybelsus 的成功不能被解读为口服多肽时代已经全面到来。 如果说过去多肽药物的关键词是天然活性，那么未来的关键词更可能是： 可设计、可递送、可组合。 这才是多肽药物真正值得继续关注的地方。
42810编辑于 2026-04-28智药简报 | 从模型走向系统：递送、结构、机制、组合、蛋白设计和制造
LNP已经是RNA药物递送中最重要的载体之一，但组织选择性不足、肝脏富集和脱靶毒性仍然限制了其更广泛的治疗应用。 放在AIDD语境里，这项研究把AI从候选分子发现推进到了递送系统工程。对核酸药物来说，载体设计本身就是药物开发的一部分。药物有没有潜力是一回事，能否抵达正确组织，是另一回事。 模型解释分析识别出的关键药效团与实验验证一致，并预测了与经验发现相符的未见药物组合，例如MCF7细胞系中的Docetaxel-Bortezomib组合。 MOLEA进入LNP递送系统设计，回答药物如何更精准送达。NaFM进入天然产物化学空间，回答模型如何理解更复杂的分子来源。 DOI: 10.1038/s41586-026-10328-7.
56510编辑于 2026-05-09- 来自专栏纳米药物前沿
Small：生物可降解的微藻载体实现可视化乳腺癌肺转移的靶向递药
作者仅通过一个简单的步骤就可以将化疗药物阿霉素（DOX）负载到螺旋藻（SP）中，从而制备出DOX加载的SP（SP @ DOX），该药物具有超高的药物加载效率和PH响应药物缓释作用。 最后，未递送的载体可以通过肾脏清除而被生物降解而没有明显的毒性。此处描述的SP @ DOX提出了一种新颖的生物混合策略，用于靶向药物递送和有效治疗癌症转移。 然而，这种治疗方法的有效性受到药物递送效率差的限制，在这种情况下，许多现有的治疗药物无法到达转移性病变并无法充分发挥作用。 因此，迫切需要找到一种可行，实用和生物安全的策略靶向转移部位并有效地递送药物。在这种情况下，存在利用生物可降解的微藻递送系统进行癌症转移治疗的巨大机会。 微藻的最新研究进展已经证明了其在药物装载，靶向递送和荧光成像方面的巨大生物医学潜力。尽管取得了一些进步，但是其体内应用仍处于起步阶段。
88740发布于 2021-02-04 - 来自专栏纳米药物前沿
Nano Lett：可作为药物共递送平台的海藻酸盐基两亲性嵌段共聚物
当前，交替主链结构对于自组装和药物递送的影响是研究的热点，但也仍受到合成这些多嵌段聚合物策略不足的限制。在此，波士顿大学Arturo J. 结果表明，这些颗粒可作为对亲疏水小分子进行共包封和实现药物时空释放的多功能平台，其在作为治疗药物的联合递送系统方面具有重要的应用潜力。 Yunpeng Feng. et al.
44130编辑于 2022-08-15 - 来自专栏纳米药物前沿
Small：pH ROS双重响应纳米平台实现深层肿瘤穿透和自增强的药物释放
较差的肿瘤渗透和不完全的细胞内药物释放仍然是在临床中应用抗肿瘤纳米药物的挑战。 本文报道了一种纳米药物（RLPA-NPs），其可以实现延长的血液循环，深层的肿瘤渗透，癌细胞的主动靶向，内体/溶酶体逃逸以及细胞内选择性自扩增药物释放以有效地递送药物。 因此，RLPA-NP是一种有前途的纳米平台，可以克服多种生理和病理障碍，从而增强药物的递送。 本文设计并制备了用于癌症治疗的pH / ROS双响应药物递送系统。 体外和体内实验表明，RLPA-NPs可以主动靶向肿瘤部位，深入肿瘤组织，实现溶酶体逃逸，并在肿瘤细胞中自我放大药物释放，最终提高治疗效果。 该药物递送系统为有效的癌症治疗和潜在的临床转化提供了新的策略。
2.4K10发布于 2021-02-04 Nature 常客？一文弄懂 LNP，内附制备 Protocol | MCE
脂质纳米颗粒，做药物递送的小伙伴一定不陌生！ 本期就给大家整理下关于脂质纳米颗粒那些事儿~01脂质纳米颗粒LIPID NANOPARTICLES脂质纳米颗粒 (Lipid Nanoparticle，LNP) 是一种脂质类物质组成的纳米粒子，具有均匀脂质核心，广泛用于小分子和核酸药物的递送 (详见往期：药物如何递送 ？ 04脂质纳米颗粒的发展DEVELOPMENT OF LIPID NANOPARTICLESLNP 是目前临床应用上最广泛的核酸药物递送载体，目前已有近 80 种基于 LNP 为递送载体的基因药物进入临床开发阶段 其二是 LNP 只能作为载体参与药物递送，无法协同 mRNA 治疗。目前针对 LNP 体系的改良都和这两个方向有关。
3K10编辑于 2025-04-07- 来自专栏DrugOne
｜抗病毒药物研发全景综述
新型作用机制的药物设计 多特异性策略 靶向病毒结构蛋白 用细胞器靶向药物调控病毒 靶向细胞杀伤激活分子 基于性质的药物设计 溶解度优化 成盐 降低细胞毒性 靶向药物递送 前药策略 新兴技术推动药物发现领域 抗体-药物偶联(ADC)利用抗体的靶向性，将高毒性药物精确递送到病毒感染细胞，通过释放药物杀伤细胞。 还要改善药物在体内的行为。具体来说，在靶向药物递送方面，利用靶向分子与特定组织细胞表面的受体特异性结合，实现药物的精准递送，提高局部浓度并降低全身毒性。 具体来说，药物化学提供了更强大、更精准的分子构建工具；人工智能成为理解和预测生物分子世界、加速决策的智能大脑；纳米技术则作为关键的递送和效应平台，解决了药物体内运输和局部作用的难题；核酸药物则开辟了从源头 参考链接： https://doi.org/10.1038/s41392-025-02539-7 --------- End ---------
39110编辑于 2026-03-25 - 来自专栏生命科学
科研人必看：多肽、蛋白质、重组蛋白分不清？ 应用场景有哪些？定制如何选？_MedChemExpress (MCE)
在实际应用中，抗体筛选、靶点验证、药物递送等场景，经常需要特定序列的多肽或非天然来源的重组蛋白。这时候，成品库里的选项远远不够。于是，您需要选择「多肽&重组蛋白定制服务」。 共修饰纳米载体，用于实现肿瘤或组织中的高效细胞摄取与递送。 场景六：多肽-药物偶联物(PDC)多肽-药物偶联物(Peptide-drugconjugate,PDC)指的是利用具有靶向能力的多肽，将小分子药物、毒素、放射性核素或功能分子定向递送至目标组织。 主要用于生产重组人胰岛素、细胞因子、单克隆抗体等靶向药物。1982年重组人胰岛素(Humulin，优泌林)被FDA批准为首个重组蛋白药物。图7.MCE重组蛋白定制基本流程。 对于原核系统中形成包涵体的蛋白，可提供变复性服务，筛选最优复性条件，尽可能恢复蛋白活性突变体及截短体：点突变、结构域删除、截短体等，均可按需构建并表达纯化案例分享『无细胞表达』▶解决高疏水跨膜蛋白难题难点：人源SLC7A11
21500编辑于 2026-07-07 - 来自专栏纳米药物前沿
Nat Biomed Eng：自组装水凝胶延长STING激动剂和喜树碱的瘤内释放增敏肿瘤治疗
STING激动剂与纳米管静电复合，该纳米管包含原位自组装成超分子水凝胶的肽-药物共轭物（与肿瘤中高表达的Neuropilin-1（NRP-1）结合的iRGD肽和喜树碱共轭物）。 局部递送的STING激动剂可以帮助减少肿瘤的免疫抑制并增强各种抗肿瘤疗法的疗效。 本文开发了一种基于药物的超分子水凝胶系统，用于环二腺苷酸的局部递送，以增强癌症化学免疫疗法的作用。 这种原位形成的水凝胶有助于将免疫治疗性环二腺苷酸和喜树碱递送至肿瘤部位，从而激活NK细胞、树突状细胞和T细胞，并显著提高了不同肿瘤模型中小鼠的整体存活率。 原文链接： https://doi.org/10.1038/s41551-020-0597-7
1K20发布于 2021-02-04
腾讯云开发者
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