国家纳米中心等在医用纳米材料理论研究方面获进展

近日，中国科学院国家纳米科学中心高兴发团队在医用纳米材料理论研究方面取得进展。相关研究成果以Computer-aided nanodrug discovery: recent progress and future prospects和Optimizing the standardized assays for determining the catalytic activity and kinetics of peroxidase-like nanozymes为题，分别发表在《化学学会评论》（Chemical Society Reviews）与《自然-实验手册》（Nature Protocols）上。该团队综述了医用纳米材料设计的最新研究动态，展望了未来发展方向，并提出了计算辅助设计和标准化实验方法在推动领域发展方面的作用。

       纳米材料在生物医学领域的应用潜力巨大，特别是在疾病预防和治疗方面。然而，实现具有特定生物医学功能的纳米材料的精准设计和筛选面临诸多挑战，包括纳米材料种类繁多、纳米-生物界面相互作用复杂等问题。计算机辅助技术的发展为解决这些问题带来了新的契机，特别是通过计算方法和机器学习技术来加速医用纳米材料的研发进程。

计算机辅助医用纳米材料发现的关键要素

一、揭示关键界面相互作用

- 表面吸附：理解纳米材料表面与生物分子（如蛋白质、细胞膜成分）之间的吸附行为是至关重要的。通过计算模拟可以预测不同类型的纳米材料如何与这些生物分子相互作用，从而影响其生物分布和细胞摄取。

- 超分子识别：纳米材料能够特异性识别并结合特定的生物靶点（如受体、酶），这种超分子识别对于药物递送系统的开发至关重要。计算模型可以帮助设计具有高度选择性的纳米载体。

- 表面催化和化学转化：一些纳米材料具备催化活性，能够在体内促进或抑制某些化学反应。计算化学方法可用于探索纳米材料表面催化机制，指导设计用于治疗目的的高效催化剂。

二、 机器学习的应用

- 数据分析与预测：机器学习算法可以通过分析大量的实验和计算数据，从中挖掘出纳米材料结构与其生物学性能之间的关系，进而预测新材料的潜在医学功能。

- 个性化精准医疗：利用机器学习技术可以根据患者的个体特征（如基因型、病理状态）定制最合适的纳米治疗方案，提高治疗效果并减少副作用。

- 加速筛选过程：传统的试错法耗时且成本高昂，而机器学习模型可以在虚拟环境中快速评估大量候选材料，显著加快新型医用纳米材料的发现速度。

三、 跨学科整合的优势

- 多领域合作：将材料科学、生物学、医学以及信息学等多学科知识结合起来，可以更全面地理解和优化纳米材料的生物医学应用。

- 技术支持：高性能计算集群和先进的算法使得大规模的数据处理成为可能，为复杂的纳米-生物界面相互作用提供了强有力的计算工具。

       随着计算机技术和算法的不断进步，计算机辅助医用纳米材料的发现有望成为推动精准纳米药物设计和筛选的重要驱动力。这不仅有助于开发更有效、更安全的治疗方法以满足临床治疗的个性化需求，还可能开辟全新的治疗途径，例如智能响应型纳米药物、基于纳米技术的免疫疗法等。跨学科的合作将进一步促进这一领域的快速发展，最终实现从实验室到临床应用的无缝衔接，为人类健康带来革命性的变革。

       高兴发团队与北京理工大学梁敏敏团队合作提出的改进标准化方法，旨在更准确地描述具有类酶催化活性的医用纳米材料的动力学特性。这一创新性方法结合了传统酶的米氏动力学（Michaelis-Menten kinetics）和纳米材料的独特理化性质，为全面评估不同形状、尺寸和组分的类过氧化物酶纳米材料提供了新的工具。以下是该方法的关键特点及其对纳米医学领域的影响：

改进的标准化方法

一、结合米氏动力学与纳米材料特性

- 米氏动力学：这是一种经典的酶促反应速率模型，通过测定最大反应速度（Vmax）和米氏常数（Km），可以定量描述底物浓度对酶促反应速率的影响。

- 纳米材料特性：考虑到纳米材料的几何结构（如形状、尺寸）、电子结构（如表面化学状态）以及物理属性（如表面积），这些因素都会显著影响其催化活性和选择性。

二、优化催化活性和动力学特性的表征

- 活性位点调控：精确控制纳米材料活性位点的几何和电子结构是提高催化效率和底物选择性的关键。改进的方法可以帮助科学家更好地理解如何通过设计来优化这些特性。

- 动力学活性描述：该方法能够更准确地描述不同类型的类过氧化物酶纳米材料在不同条件下的动力学行为，包括催化速率、底物亲和力等重要参数。

对纳米医学领域的意义

一、推动实际应用中的发展

- 全面评估酶学特性：改进的方法有助于全面评估不同类酶催化纳米材料的酶学特性，这对于筛选出最适合特定生物医学应用的纳米材料至关重要。

- 加速研发进程：通过提供更加可靠的实验数据支持，这种方法可以加快从实验室研究到临床应用的转化速度，缩短研发周期。

二、促进设计和筛选

- 设计指导：基于改进后的动力学分析结果，研究人员可以获得关于如何设计具有理想催化性能的纳米材料的具体指导。

- 高效筛选：利用这种优化的表征方法，可以在更大范围内高效筛选潜在的医用纳米材料，从而发现更多具备优异生物医学功能的新材料。

       考虑到现有的催化活性测定技术和活性位点数量及表面积测量技术已经相对成熟，这种优化的表征方法有望在纳米医学领域得到广泛应用。它不仅为设计和筛选具有特定生物医学功能的纳米材料提供了坚实的实验基础，还可能引发一系列技术创新，例如开发智能响应型纳米药物、实现精准医疗等，最终为改善人类健康带来深远影响。

       总之，高兴发团队与梁敏敏团队的合作成果代表了纳米医学领域的一个重要进展，展示了跨学科合作和技术融合的力量，为未来医用纳米材料的发展指明了方向。

       研究工作得到国家重点研发计划和国家自然科学基金等的支持。

医用纳米材料理化性质及影响其医学功能的纳米-生物界面相互作用

论文链接：

1、Computer-aided nanodrug discovery: recent progress and future prospects - Chemical Society Reviews (RSC Publishing)

2、Optimizing the standardized assays for determining the catalytic activity and kinetics of peroxidase-like nanozymes | Nature Protocols