Bioactive Materials |人工智能驱动的蛋白质设计和可持续纳米医学用于先进治疗型代谢

人工智能、蛋白质工程和可持续纳米医学的整合，推动了治疗型医学领域的范式转变，实现了高度精准的疾病诊断和靶向治疗。人工智能驱动的方法，包括机器学习和深度学习，促进了复杂生物和化学数据集的快速分析，加速蛋白质结构预测、分子对接以及结构-活性关系建模。这些能力支持了蛋白质和肽段的合理设计，提升特异性、治疗效果和安全性，同时实现个性化治疗策略，针对个体分子谱量身定制。与此同时，可持续纳米医学专注于开发可生物降解、生物相容性和环境友好的纳米材料，以提升药物的生物利用度、稳定性和可控释放。人工智能辅助优化进一步优化纳米载体设计，在治疗性能与安全性及环境影响之间取得平衡。能够实时监测、自适应药物释放及降解为无毒副产物的先进智能纳米载体，是对传统静态系统的重大进步。治疗性范式已成为精准医学的核心，尤其是在肿瘤学领域，尤其是 AI 设计的纳米平台能够将成像药物和治疗药物定向递送到肿瘤中，同时实现持续治疗监测并最小化非靶向效应。神经、感染和心血管疾病领域的新兴应用进一步凸显了该方法的广泛临床潜力。 因此，本综述总结了人工智能驱动的蛋白质设计策略、可持续纳米载体工程及其在下一代治疗神经质系统中的融合，批判性地讨论了开发安全、可扩展且临床适应性强的智能纳米医学所需的机制洞见、转化挑战及设计原则。

该研究以题为“Artificial intelligence driven protein design and sustainable nanomedicine for advanced theranostics”发表在Bioactive Materials上。

图1

人工智能在蛋白质结构预测、蛋白质工程和蛋白质设计中的应用。（A）当给定蛋白质序列时，不同类型的人工智能模型可用于预测蛋白质结构；（B）人工智能还可用于预测突变对蛋白质的影响，这些突变会产生经过工程改造的蛋白质；（C）人工智能能对蛋白质设计产生变革性影响，将其从一个缓慢的、试错式的过程转变为一个可预测、可编程且高效的学科。人工智能能够生成自然界中不存在的全新蛋白质，也能设计出越来越多地应用于生物传感和诊疗平台的蛋白质。图A和图B中的蛋白质结构是使用ChimeraX（1.8版本）可视化的。图C（蛋白质设计）中的3D点图形表示是在R语言中生成的。

图2

用于诊疗的工程化功能蛋白涉及三个关键策略。（1）增强结合亲和力。对蛋白质进行工程化改造，使其能特异性靶向并结合细胞、组织或受体，确保治疗剂精准递送至目标部位。（2）提高特异性。这通过确保蛋白质仅与其目标靶点相互作用、减少脱靶效应，来提高靶向治疗的疗效，并确保诊断过程中成像更精准。（3）酶的合理设计。可以设计酶以优化其催化活性，提高其效率、稳定性和选择性，从而增强其在治疗和诊断应用中的效果。由Blender 3.5制作

图3

人工智能有望彻底改变传染病管理、癌症诊断以及用于诊疗应用的多功能蛋白质的研发。在传染病管理方面，人工智能可通过优化抗菌肽的结构和功能来对抗耐药病原体，从而助力抗菌肽的合理设计。此外，人工智能驱动的模型能够预测免疫显性表位，有助于生成具有更强免疫应答潜力的有效候选疫苗。在癌症诊断领域，人工智能驱动的生物传感器能够快速、精准地检测癌症生物标志物和治疗性蛋白质，从而改进早期诊断和个性化治疗。另外，人工智能还可支持用于诊疗的多功能蛋白质的研发，将诊断和治疗功能整合到单一分子平台中，以实现针对性的疾病管理。由Blender 3.5制作

图4

纳米颗粒制备的绿色合成路线与传统合成路线对比示意图。传统合成通常使用有害的有机溶剂、高温以及多步反应，这些会产生有毒副产品并增加能源消耗。相比之下，绿色合成遵循绿色化学原理，采用环境友好的前驱体、无溶剂或水基体系，以及植物提取物、细菌或真菌等生物制剂作为还原剂和稳定剂。这些环保方法在制备出尺寸和形貌可控的纳米颗粒的同时，还能最大限度地减少废物、能源消耗和生态足迹。该图突出展示了在反应物来源、反应介质、能量输入和副产品管理方面的主要区别，强调了生物辅助和低能耗合成方案在可持续性方面的优势。经参考文献[209]许可转载。版权所有2024，施普林格·自然。

图5

人工智能在优化纳米载体设计方面的有益应用。人工智能算法整合实验数据和患者特异性数据，以实现以下目标：（i）优化合成参数，如前驱体浓度、温度和反应时间，从而实现可控的纳米载体形成；（ii）预测和优化纳米载体的物理化学性质，包括粒径、表面电荷、疏水性和药物包封效率；（iii）模拟药物与纳米载体的相互作用，以预测载药量、化学稳定性和释放动力学；（iv）通过根据pH值、温度或酶活性等环境刺激动态调整释放曲线，实现实时监测和自适应药物递送；（v）分析患者特异性生物数据，以支持个性化治疗策略。总之，人工智能驱动的框架加快了纳米载体的开发，同时提高了递送精度、治疗效果和安全性。

图6

人工智能-量子混合系统如今正成为预测蛋白质折叠的强大工具。这些系统将量子力学的计算能力与人工智能的学习能力相结合，能够以极高的精度预测蛋白质折叠模式

总结

这篇题为《Artificial intelligence driven protein design and sustainable nanomedicine for advanced theranostics》的综述发表于《Bioactive Materials》2026年第60期，系统梳理了人工智能、蛋白质工程与可持续纳米医学在诊疗一体化领域的交叉融合。文章指出，AI驱动的机器学习与深度学习模型，如AlphaFold、RoseTTAFold及ProteinMPNN，已在蛋白质结构预测、功能优化与从头设计方面取得突破性进展，显著提升了靶向治疗分子的开发效率与特异性。与此同时，可持续纳米医学强调使用生物可降解、环境友好的纳米材料，结合AI辅助的合成参数优化与毒性预测模型，可在保证治疗效能的前提下降低生态足迹。文中重点讨论了智能纳米载体在肿瘤、感染性疾病及神经退行性疾病中的应用，特别是能够响应微环境变化、实现实时成像与按需释药的多功能平台。进一步地，作者提出了AI-可持续蛋白工程框架，强调通过多组学数据整合、酶工程与闭环调控系统，推动从分子设计到临床转化的全链条协同发展。尽管当前仍面临模型可解释性、数据偏倚、规模化生产与伦理监管等挑战，但AI与绿色纳米技术的深度融合正为精准医学提供兼具高效性与可持续性的新范式。

参考文献：

DOI: 10.1016/j.bioactmat.2026.01.036