面向纳米药物工程的集成人工智能框架

一篇综述提出将人工智能、高通量测试与纳米尺度设计整合为闭环、实验支撑的发现生态，以突破纳米药物转化中的试错优化瓶颈。文章强调需建立严格锚定已验证生物学现象的多模态标准化数据，涵盖药代动力学、生物分布与药物释放曲线，并评估从经典机器学习到物理信息神经网络（PINNs）与强化学习的算法谱系。