瑞士圣加仑，2026年5月28日 — 人工智能(AI)可以拯救生命，至少是小鼠的生命。瑞士联邦材料科学与技术实验室(Empa)的研究人员开发了一种AI支持的小鼠身体计算机模型，该模型利用机器学习预测不同纳米材料在小鼠体内的分布情况。该模型符合"安全与可持续设计"原则，不仅将作为药物开发的决策辅助工具，还能减少动物实验。
当肿瘤成功潜入生物体的大脑时，从肿瘤的角度来看，它做了一件特别聪明的事。它躲在了身体用来保护最重要器官的最强大屏障之一后面：血脑屏障。血脑屏障是一种高度选择性的过滤器，只允许某些物质通过，而大多数药物不在这些物质之列。因此，为脑肿瘤找到有效的化疗药物对生物医学研究来说是一个重大挑战。近年来，研究人员发现了一个有希望的盟友：纳米技术。纳米级材料可以形象地说，承担起邮递员的角色，将活性成分递送到正确的地址。由于纳米粒子难以想象地小——大约比普通人类头发直径小500倍——有些能够穿过身体的保护屏障而不损坏它们。以脑肿瘤为例，纳米粒子可以将化疗药物穿过血脑屏障运输，在那里它们可以对抗脑肿瘤。
然而，根据它们必须执行的任务，纳米粒子必须具有非常特定的特性：根据它们的形状、材料组成和大小，它们在体内的分布非常不同，并在不同的器官中积累。因此，找出哪些粒子能最好地完成任务并造成尽可能小的损伤非常重要。到目前为止，研究人员主要使用小鼠模型来回答这些问题：他们给小鼠施用各种类型的纳米材料，然后检查这些材料在小鼠体内的分布情况以及它们引起的副作用。然而，这些动物研究不仅复杂、耗时且昂贵，还引发了伦理问题。瑞士动物福利立法要求将进行的动物实验数量保持在必要最低限度，并非没有原因。
因此，Empa研究员吴继萌（Jimeng Wu）——一位在Empa"健康纳米材料"和"技术与社会"实验室工作的博士生——开发了一种使用AI以更高效方式进行这些测试的虚拟小鼠。吴继萌将这种所谓的基于生理的药代动力学模型(PBPK模型)建立在18项小鼠研究的基础上：来自各种研究团队在活体小鼠上进行的实验数据。她还将一种统计方法——贝叶斯分析与马尔可夫链蒙特卡洛模拟——整合到她的模型中。结果是一种可以被施用（也是虚拟的）纳米粒子的虚拟小鼠。该模型然后根据大小、涂层和表面电荷等特性计算它们在小鼠体内的分布。与传统PBPK模型相比，后者一次只针对一种物质进行校准，吴继萌的AI小鼠具有决定性优势："该模型可以将其参数适应于相应纳米粒子的可测量特性，"吴继萌解释道。该工具归功于多变量线性回归模型的这种能力，这是一种机器学习方法。
吴继萌解释道："这种AI支持的筛选工具允许研究人员在制造这些粒子之前，虚拟测试哪种类型的纳米粒子最适合特定任务。"这不仅节省了时间，还节省了成本，因为它在昂贵的临床试验开始前提供了决策辅助。"因此，该模型有助于'安全与可持续设计'(Safe and Sustainable by Design, SSbD)的概念，"与同事Bernd Nowack一起指导吴继萌博士论文的Peter Wick补充道。这是因为虚拟小鼠甚至在新材料或疗法开发之前就提高了它们的安全性。然而，他指出用于训练模型的数据集仍然非常有限：到目前为止，只找到了18篇具有足够数据质量的同行评审论文。"在许多研究中，所用纳米粒子的特性没有得到充分详细的描述，"他指出。现在的任务是用额外的研究数据来喂养虚拟小鼠并验证它，以进一步提高预测的可靠性。"我们的长期目标是缩短纳米医学材料开发的过程，直至它们作为药物用于患者，同时理想情况下能够避免动物实验，"他强调。
吴继萌的未来研究也将集中于一种所谓的"桥梁策略"，将她的计算机模拟模型原理转移到人类研究中。为此，她计划将虚拟小鼠的原理嵌入到人类PBPK模型中。与她模拟的小鼠不同，后者只计算纳米粒子在肝脏、肾脏、肺和脾脏中的分布，人类计算机模拟模型还可以用于研究敏感的目标器官——例如，研究某些纳米粒子能在多大程度上穿过血脑屏障。即使是在开头提到的脑肿瘤，也将不再在这个屏障后面感到安全——纳米粒子可以充当"邮递员"，递送包含靶向化疗剂量的包裹。
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