综述：数据驱动技术在纳米药物中整合应用以解决诊断和药物递送策略问题

　　本综述系统阐述了数据驱动技术（含人工智能(AI)与机器学习(ML)）在纳米药物开发中的整合应用，聚焦于生物标志物诊断、药物递送系统(DDS)及纳米材料设计，为提升药物选择性、控制释放及协同治疗效果提供创新方案，助力临床转化研究。

　　

ABSTRACT

药物设计、药物递送系统（DDS）和疾病诊断系统的进展显著推动了制药领域的发展，FDA批准的纳米药物在选择性、控制释放和协同治疗效果方面展现出显著优势。然而，由于复杂实验数据的管理和分析困难，基于纳米材料的DDS的设计和大规模开发仍面临挑战。数据驱动技术、高通量实验网络与协议、自动化、人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合——这一被称为科学研究第四范式的框架，提供了有前景的解决方案。本综述重点介绍了这些技术在基于生物标志物的诊断和DDS（包括纳米材料设计）中的应用里程碑，并探讨了它们在加速药物开发和临床转化方面的潜力。文章还展望了利用这些方法开发具有明确理化特性的高效、可定制纳米药物和智能材料的未来方向，旨在为材料科学、纳米技术和生物医学DDS领域的研究者提供参考。

Conflicts of Interest

作者声明无利益冲突。