利用机器学习设计抗癌纳米颗粒
科学家利用机器学习创建纳米颗粒，将个性化药物输送到更加贴近肿瘤靶点的位置。
责任编辑：朱力远
纳米颗粒为将药物传递至肿瘤提供了巨大潜力，同时可以将副作用降至最低。
（本文首发于2018年8月2日《南方周末》）
科学家利用机器学习创建纳米颗粒，将个性化药物输送到更加贴近肿瘤靶点的位置。
个性化抗癌药物已经从渺茫的希望发展到临床试验阶段。针对肿瘤独特的遗传缺陷，肿瘤学家不断地将治疗方法个性化。但是，由于这些个性化药物在抵达肿瘤的同时也同样触及健康组织，所以即使是最有针对性的治疗也会导致有害的副作用。
美国斯隆-凯特林癌症研究中心斯隆-凯特林研究所（SKI）的纳米技术专家设计了一种新方法，有助于避免靶向治疗带来的损害，提高个性化药物的精准度。丹尼尔·海勒（Daniel Heller）博士是SKI负责分子药理学项目的化学家兼威尔-康奈尔医学科学研究生院的助理教授，他说：“我们找到了一种办法，利用机器学习运算法则设计出强效纳米药物，这种药物可以发挥更强的效力和更加安全的、更加个性化的抗病作用。”
海勒的实验室所设计的纳米技术能够提高癌症的监测效率，改善癌症的治疗效果。
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网络编辑：柯珂