期刊来源

ACS Nano 

标题

Analysis of Pharmacokinetic−Pharmacodynamic Relationships of Nanoparticles against Tumors 

研究思路

本文整合已公开纳米肿瘤数据集并扩充文献数据构建一体化纳米药代 - 药效数据库，收录纳米粒体内组织分布、肿瘤蓄积药代数据与肿瘤生长抑制药效数据；通过分组统计解析纳米粒理化属性、实验方案、给药方案对药代、药效指标的影响规律；搭建多类机器学习模型，融合纳米理化特征、给药参数、药代特征解析药代 - 药效关联，依托模型解释工具识别关键影响变量并推导最优纳米粒设计参数区间。 

创新点

1. 首个同步整合纳米粒肿瘤蓄积药代时序数据与抗肿瘤药效时序数据的标准化公开数据库；2. 引入 AI 辅助生理药代模型补全药效实验缺失的药代参数，实现药代 - 药效联合建模；3. 采用树系集成机器学习结合 SHAP、广义加性模型量化各特征对抗肿瘤效果的非线性作用，明确可指导制剂开发的特征最优区间；4. 系统对比不同纳米材质、尺寸、电荷、靶向策略、辅助刺激技术对体内分布与抑瘤效果的差异化调控规律。 

材料开发

 （1）材料：收录有机、无机、杂化三类纳米载体，涵盖聚合物、脂质体、树枝状大分子、金、氧化铁、二氧化硅等主流纳米基质； （2）功能：载体可实现单药 / 双药共递送，搭配主动靶向修饰、光 / 磁 / 超声等外部响应辅助技术，调控体内组织富集、肿瘤穿透与药物释放，产生肿瘤生长抑制效果。

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